逻辑回归和分类评估指标知识点总结

逻辑回归-logic regression

概念:

解决二分类问题, 逻辑回归的输入是线性回归的输出

原理:

将线性回归的输出作为逻辑回归的输入, 然后通过激活函数的处理, 以将线性回归的输出映射到一段限定区间内,

通过设置阈值(临界值)来对线性回归的映射输出进行二分类, 即分成两类(根据阈值, 一刀两断)

激活函数:

sigmoid函数:

将线性回归的输出映射到[0,1]区间内(有点把分数进行折合的意思呀)

然后设置阈值(分界点)进行分类判断

损失函数:

对数似然损失

借助log思想, 将真实值(映射值)划分成为0/1两种情况

优化:

提升原本属于1类别的概率, 降低原本属于0类别的概率

api:

sklearn.linear_model.LogisticRegression()

注意:

回归算法, 分类算法的api有时候是可以混合使用的

分类评估指标

前置知识-混淆矩阵:

真正例(TP)

伪反例(FN)

伪正例(FP)

真反例(TN)

精确率+召回率+F1-score:

准确率:

(TP+FP)/(TP+FN+FP+TN)

精确率--查的准不准

TP/(TP+FP)

召回率-查的全不全

TP/(TP+FN)

F1-score

反应模型的稳健性

api:

sklearn.metrics.classification_report

参数:

y_true:目标值的真实值

y_predict:目标值的预测值

roc曲线和auc指标:

roc曲线:

通过tpr和fpr来进行图形绘制, 然后绘制之后, 形成一个指标auc

auc:

越接近1, 效果越好

越接近0, 效果越差

api:

sklearn.metrics.roc_auc_score

参数:

y_true:目标值的真实值

y_predict:目标值的预测值

相关推荐
归去_来兮8 分钟前
生成式对抗网络(GAN)模型原理概述
人工智能·深度学习·生成对抗网络
在努力的韩小豪42 分钟前
如何从0开始构建自己的第一个AI应用?(Prompt工程、Agent自定义、Tuning)
人工智能·python·llm·prompt·agent·ai应用·mcp
云卓SKYDROID43 分钟前
无人机环境感知系统运行与技术难点!
人工智能·计算机视觉·目标跟踪·无人机·科普·高科技·云卓科技
网安INF1 小时前
深度学习中的 Seq2Seq 模型与注意力机制
人工智能·深度学习·神经网络·注意力机制·seq2seq
火山引擎开发者社区2 小时前
ByteBrain x 清华 VLDB25|时序多模态大语言模型 ChatTS
人工智能·语言模型·自然语言处理
thusloop2 小时前
380. O(1) 时间插入、删除和获取随机元素
数据结构·算法·leetcode
SoaringPigeon2 小时前
从深度学习的角度看自动驾驶
人工智能·深度学习·自动驾驶
产品经理独孤虾2 小时前
如何利用AI大模型对已有创意进行评估,打造杀手级的广告创意
人工智能·大模型·aigc·产品经理·数字营销·智能营销·智能创意生成
MobotStone2 小时前
无代码+AI时代,为什么你仍然需要像个开发者一样思考
人工智能·算法
Otaku love travel2 小时前
实施运维文档
运维·windows·python