データサイエンスろぐ

データサイエンスを学ぶ大学4年生の学習ブログ

ロジスティック回帰分析を勉強したのでさらにわかりやすく解説した

概要 ロジスティック回帰分析とは 変数が1つの場合を考える シグモイド関数 重みを変化させると バイアスを変化させると おわりに 参考図書 概要 以前、ロジスティック回帰分析についての記事を執筆した。 dslog.hatenablog.jp この記事は、かなり付け焼き刃…

機械学習における特徴量の種類や処理についてまとめた

今回は、機械学習における特徴量の種類と主な処理方法をまとめた。 質的変数と量的変数 質的変数 名義尺度 順序尺度 量的変数 間隔尺度 比例尺度 特徴量の処理 順序尺度 マッピング 名義尺度 one-hotマッピング 量的特徴量 2値化 丸め 参考図書 質的変数と量…

ロジスティック回帰分析を勉強したのでわかりやすく解説した

概要 誰のための記事か ロジステック回帰分析とは シグモイド関数の導出 オッズ比 ロジット関数 シグモイド関数 最尤法を用いた学習 勉強になった記事 概要 前回のブログでは、ロジスティック回帰分析を用いて乃木坂46の選抜を予想するということを行った。 …

乃木坂46選抜をブログとモバメの投稿数から予想するロジスティック回帰モデルを実装した

概要 動機 データの収集方法 モバメ投稿件数 ブログ投稿件数 訓練データ テストデータ 環境 仮想環境 pipでインストールしたもの ソースコード 各種モジュールのインポート 訓練データの取得 学習 ロジスティック回帰の学習結果 学習結果の検証 結果 出力結…