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我能用逻辑回归算法根据历史数据预测给定任务的ETA吗？我有一些任务，根据几个因素，如任务类型、天气、季节、请求时间等，需要可变的时间。
今天，我们根据mysql存储中的任务类型捕获所有任务所需的时间。我们计划使用星火和Logistic回归和支持向量机算法。对于这个领域，我们太新了，需要您在验证方法和其他指针方面提供指导。
浏览 1提问于2015-08-27得票数 4
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我知道以前有人问过这个问题，但我的问题略有不同。我想使用scikit-learn的卫星数据来完成我的任务，但找不到方法。我的任务很明确： 首先，我想加载scikit-learn的moons数据集并拆分数据集，这样随机选择的70%的元组用于训练，30%的元组用于测试。 我使用以下代码来完成此操作： 我如何编辑我的代码来完成我想要的任务？你能帮我弄清楚吗？
浏览 16修改于2020-12-16得票数 0
我试图在一个小数据集上进行逻辑回归，其中每个实例用一个分类变量(男性、女性)和一个连续变量(频率在0，1之间)和因变量(标签)分别表示为0或1。因此，任务是一个二进制分类问题。13 Female 0.21 0我的问题是:在执行逻辑回归时LogisticRegression()logreg.fit(X_train,y_train)
浏览 0修改于2019-05-18得票数 1
我有一个回归问题，我想使用logistic回归而不是逻辑分类，因为我的目标变量y是0到1之间的连续变量。然而，在Python中，logistic回归的常见实现似乎完全是逻辑分类。有人能指点我将Python实现的逻辑回归作为回归算法的方向吗？
浏览 4修改于2020-12-12得票数 1
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我想用java编写逻辑回归(分类问题)算法-
有没有人能告诉我−
我可以编写线性回归的代码它的假设是
这是相对容易的，但不能从逻辑回归开始。
浏览 1修改于2014-01-13得票数 0
使用Accord.net ()进行逻辑回归大约需要5分钟的计算时间。SAS可以在几秒钟内完成(也可以使用单CPU内核)。为什么会有这样的差异呢？SAS是否使用复杂度更高的算法？据我所知，逻辑回归是一种非常简单的算法。
有没有其他库可以做得更好(最好是免费的)？
浏览 0提问于2014-08-03得票数 2
由于缺乏可解释性，我不希望使用其他算法。
因此，我希望我的自动ML解决方案坚持逻辑回归，并尝试不同的超参数值。当然，我也可以使用固定的估计量，如决策树、随机森林等。我读过关于Tpot、Evalml、AutoML等的文章，但是他们都尝试了多种算法，并最终输出了最好的算法(这可能不是logistic回归)。如何限制我的自动ML解决方案仅使用逻辑回归？
浏览 0修改于2022-02-01得票数 0
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我要用多个变量进行回归分析。在我的数据中，我有n=23个特性和m= 13000个训练示例。以下是我的培训数据(房屋面积与价格对比)：关于这个情节有13000个训练例子。我的问题是，在我的情况下，哪种回归算法更合适、更合理。我的意思是，使用简单的线性回归算法还是一些非线性回归算法更符合逻辑？📷📷
现在，我为我
浏览 0提问于2015-12-26得票数 1
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我要用多个变量进行回归分析。在我的数据中，我有n =23个特性和m = 13000训练示例。以下是我的培训数据(房屋面积与价格对比)：关于这个情节有13000个训练例子。我的问题是，在我的情况下，哪种回归算法更合适、更合理。我的意思是，使用简单的线性回归算法还是一些非线性回归算法更符合逻辑？
一些不相关的非线性回归拟合例子：
浏览 3提问于2015-12-26得票数 1
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当我将支持向量机算法应用于科学学习中时，取得了很好的效果。但是，当我应用逻辑回归时，会发生以下错误：
是否有可能数据集中有问题，或者仅仅是逻辑回归无法分类，因为训练样本看起来与它相似？
浏览 1修改于2016-07-01得票数 6
我遇到了这个问题，因为我不能在Sklearn管道中使用隔离森林算法。我正在尝试使用Kaggle信用卡欺诈检测数据集来预测信用卡违约。我正在尝试修复数据分区后的所有内容，以避免数据泄漏。(通过对每个交叉验证使用管道，因为我在K折交叉验证中使用逻辑回归得到几乎100%的F1分数，而不使用管道)大多数机器学习算法都可以使用(逻辑回归、随机森林分类器等)，但不能用于某些异常检测算法，如IsolationForest我想知道如何在流水线中安装这些异常检测算法。谢
浏览 30修改于2020-07-01得票数 0
我知道算法以及如何从命令提示符运行它。是否有任何特定的代码来调用mahout的逻辑回归，并提供预测器和目标、其他输入？
浏览 0修改于2015-10-15得票数 0
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在logistic回归算法中，我们有两个显著的函数(或方程)：1. Logistic回归函数。2. Logit功能。
我想知道：( a )在逻辑回归模型的建立过程中，使用了哪些方程(S)？Logit方程在logistic回归方程中的作用是什么？logit函数在Logistic回归算法中的应用？问这个问题的理由在经过第3和第4点之后就会变得清楚了。在建立logistic回归模型的基础上，得到模型系数。当我们将这些模型系数和相应的预测值替
浏览 0提问于2019-06-05得票数 2
我想用Java语言实现逻辑回归，并将其应用于。x -> 1 0 0o -> 0 0 1
但我不知道如何将逻辑回归应用于它。是否有任何想法，我们可以为逻辑回归算法表示这个数据集？
浏览 0修改于2013-03-06得票数 1
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作者在一开始提到了logistic回归，但是这些函数(预测，来自ROCR的性能)是否适用于其他分类算法，如SVM，决策树等？此外，我不确定如果我们尝试为这些算法设计ROC曲线，我们是否会得到像我们通常在逻辑回归中看到的形状(如)。
浏览 0提问于2017-10-27得票数 1
我的数据集有一个具有以下格式的时间戳列: 06/24/18 0:56我如何确切地将这些信息转换为可以用于逻辑回归等分类算法的特性？
浏览 0提问于2019-03-19得票数 1
我使用了Logistic回归，并保留了MultinomialNB，Randomforest和svm作为训练。然而，与其做这样的尝试和命中方法，是否有一个逻辑解释为什么一种分类算法必须比其他分类算法在这种情况下表现更好。以前，我曾尝试过随机林和logistic回归来过滤垃圾邮件，并观察到与随机林相比，logistic回归的训练误差较小。我知道这可能是个过分合适的解决方案。但是我能肯定地说‘这’是你必须使用的分类算法吗？
注意:我还没有删除停止词，并做一些降维。
浏览 0提问于2019-08-20得票数 1
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我计划采用的逻辑如下：出现异常(1异常，0趋势)。对相关变量运行几种算法(自动编码器、支持向量机、Logistic回归、朴素贝叶斯、拉索回归等)，并对模型进行验证。
二进制化过程有意义吗？
浏览 0修改于2019-04-26得票数 1
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