1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的?為什麼正則化可以防止過擬合?(大家用自己的話介紹下)
邏輯回歸通過正則化來防止過擬合;正則化可以防止過擬合是因為過擬合的時候,擬合函式的係數往往非常大,而正則化是
通過約束引數的範數使其不要太大,所以可以在一定程度上減少過擬合情況,以l2正則化為例,正則項會使權重趨於0,就
意味著大量權重就和0沒什麼差別了,此時網路就變得很簡單,擬合能力變弱,從高方差往高偏差的方向移動。
2.用logiftic回歸來進行實踐操作,資料不限。
# (1)載入load_breast_cancer資料集,並劃分訓練集與測試集。
from
sklearn.datasets import load_breast_cancer
from
sklearn.model_selection import train_test_split
cancer =load_breast_cancer()
x =cancer.data
y =cancer.target
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=5
)# (
2)訓練模型,並計算訓練資料集的評分資料和測試資料集的評分資料,以及檢視測試樣本中**正確的個數。
from
sklearn.linear_model import logisticregression
from
sklearn.metrics import classification_report
model =logisticregression()
model.fit(x_train, y_train)
y_pre =model.predict(x_test)
print(
'訓練資料集的評分:
', model.score(x_train, y_train))
print(
'測試資料集的評分:
', model.score(x_test, y_test))
print(
'**個數:
', x_test.shape[0
])print(
'**正確個數:
', x_test.shape[0] *model.score(x_test, y_test))
print(
"召回率
7 邏輯回歸實踐
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1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的?為什麼正則化可以防止過擬合?大家用自己的話介紹下 1 通過正則化來防止過擬合 2 如圖,過擬合後,得到的方程很擬合訓練的資料,但是用測試集去測試時,則可能認為其不是那一類的,以至於無法 新樣本的標籤。保留所有的特徵變數,但是減少特徵變數的數量級。假設我們使 6,7.n...