La Régression Logistique, Qu’est-Ce Que C’est ? - Credence En Verre Avec Motif D’annulation D’une Obligation
5, 2. 5], [7, 3], [3, 2], [5, 3]] Dans la snippet de code ci-dessus, on a fourni quatre observations à prédire. edict(Iries_To_Predict) Le modèle nous renvoie les résultats suivants: La première observation de classe 1 La deuxième observation de classe 1 La troisième observation de classe 0 La quatrième observation de classe 0 Ceci peut se confirmer visuellement dans le diagramme nuage de points en haut de l'article. En effet, il suffit de prendre les valeurs de chaque observation (première valeur comme abscisse et la deuxième comme ordonnée) pour voir si le point obtenu "tombe" du côté nuage de points vert ou jaune. Implémentation de la régression logistique à partir de zéro en utilisant Python – Acervo Lima. >> Téléchargez le code source depuis mon espace Github < < Lors de cette article, nous venons d'implémenter la régression logistique (Logistic Regression) sur un vrai jeu de données. Il s'agit du jeu de données IRIS. Nous avons également utilisé ce modèle pour prédire la classe de quatres fleurs qui ne figuraient pas dans les données d'entrainement. Je vous invite à télécharger le code source sous son format Notebook et de l'essayer chez vous.
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On voit bien que cette sortie ne nous est pas d'une grande utilitée. Scikit-learn deviendra intéressant lorsqu'on enchaîne des modèles et qu'on essaye de valider les modèles sur des échantillons de validation. Pour plus de détails sur ces approches, vous trouverez un article ici. Vous pouvez aussi trouver des informations sur cette page GitHub associée à l'ouvrage Python pour le data scientsit. Le cas statsmodels Attention! Tutoriel de classification de fleurs d'IRIS avec la Régression logistique et Python. Statsmodels décide par défaut qu'il n'y a pas de constante, il faut ajouter donc une colonne dans les données pour la constante, on utilise pour cela un outil de statsmodels: # on ajoute une colonne pour la constante x_stat = d_constant(x) # on ajuste le modèle model = (y, x_stat) result = () Une autre source d'erreur vient du fait que la classe Logit attend en premier les variables nommées endogènes (qu'on désire expliquer donc le y) et ensuite les variables exogènes (qui expliquent y donc le x). cette approche est inversée par rapport à scikit-learn. On obitent ensuite un résumé du modèle beaucoup plus lisible: mmary() On a dans ce cas tous les détails des résultats d'une régression logistique avec notamment, les coefficients (ce sont les mêmes qu'avec scikit-learn) mais aussi des intervalles de confiance, des p-valeurs et des tests d'hypothèses classiques en statistique.
Nous devons tester le classificateur créé ci-dessus avant de le mettre en production. Si les tests révèlent que le modèle ne répond pas à la précision souhaitée, nous devrons reprendre le processus ci-dessus, sélectionner un autre ensemble de fonctionnalités (champs de données), reconstruire le modèle et le tester. Ce sera une étape itérative jusqu'à ce que le classificateur réponde à votre exigence de précision souhaitée. Alors testons notre classificateur. Régression logistique python. Prédire les données de test Pour tester le classifieur, nous utilisons les données de test générées à l'étape précédente. Nous appelons le predict méthode sur l'objet créé et passez la X tableau des données de test comme indiqué dans la commande suivante - In [24]: predicted_y = edict(X_test) Cela génère un tableau unidimensionnel pour l'ensemble de données d'apprentissage complet donnant la prédiction pour chaque ligne du tableau X. Vous pouvez examiner ce tableau en utilisant la commande suivante - In [25]: predicted_y Ce qui suit est la sortie lors de l'exécution des deux commandes ci-dessus - Out[25]: array([0, 0, 0,..., 0, 0, 0]) Le résultat indique que les trois premier et dernier clients ne sont pas les candidats potentiels pour le Term Deposit.
Cela rend la cuisine non seulement impressionnante en apparence, mais aussi visuellement plus spacieuse. À ne pas manquer un avantage que les dames considèrent crucial et ce n'est pas par hasard- la crédence en verre est très facile à nettoyer. Crédence en verre ou en plexiglas? Le plexiglas est un matériau à température de fusion de 160 ° C environ. Pour cette raison, quand il est soumis à des projections de graisse trop chaudes, il peut être facilement endommagé. Il est donc plus approprié pour le dosseret derrière l'évier que pour la zone près des plaques à cuisson. Notre conseil est d'opter pour une crédence en verre trempé. Bien qu'elle soit l'option la plus coûteuse, cela en vaut la peine, car le verre trempé est extrêmement résistant à des températures élevées, de sorte qu'il peut être utilisé sans inquiétude même derrière les plaques de cuisson à gaz. En ce qui concerne l'aspect esthétique, plusieurs designs sont disponibles. Credence en verre avec motif du. Examinez quelques-uns d'entre eux à l'aide la galerie de photos ci-dessous.
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Le dosseret de cuisine et les plans de travail autour de la cuisinière et l'évier sont des points critiques dans toutes les cuisines. Les projectiles de graisse et d'eau nécessitent un matériau durable et résistant à protéger le mur derrière. En plus, le matériau doit être assez lisse pour qu'il soit facile à nettoyer. C'est pourquoi, en remplissant toutes ces exigences et en offrant quelques avantages comme bonus, la crédence en verre est vite devenue notre favorite incontestable. Nous avons compilé 20 idées de design du dosseret de cuisine en verre pour vous offrir plus d'informations à ce propos et quelques idées inspirantes. Crédence en verre avec motifs - Atelier du verre créations. Profitez-en! La crédence en verre comme alternative moderne au carrelage Bien qu'on puisse parfois trouver des carreaux de design moderne, un dosseret en carrelage généralement rappelle la cuisine de votre grande-mère. Et on ne veut pas ça dans la cuisine moderne! Elle se caractérise par l'ordre et le minimalisme: des matériaux lisses à finitions brillantes et lumineuses y couvrent les murs et les armoires de cuisine.
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