Изменение значения точности и отсутствие изменения значения потерь в бинарной классификации с использованием Tensorflow

я пытаюсь использовать глубокую архитектуру нейронной сети для классификации по значению двоичной метки - 0 и +1. Вот мой код, чтобы сделать это в tenorflow....

 к значениям? Благодарю.

ожусь на начальных этапах машинного обучения в R, и мне трудно поверить, что нет пакетов для решения функции стоимости для различных типов регрессионных алго...

@Vivek, пожалуйста, объясните, как отдельно получить коэффициенты для положительного и отрицательного классов в двоичной задаче, т.е. clf.classes_ = [0, 1] и clf.coef_ = [[некоторые значения]].

Вы спасатель жизни!

аюсь запустить следующий код. Кстати, я новичок как в Python, так и в Sklearn. import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression # data import and preparation trainData = pd.read_csv('train.csv') train = ...

Я счастлив, что мог быть чем-то полезен :-)

ою модель, имеющую 12 параметров и {0,1} меток, используя логистическую регрессию в sklearn. Мне нужно быть очень уверенным в отношении метки 0, я в порядке, если некоторые '0' будут неправильно классифицированы как 1. Цель этого, что я хотел бы ...

Есть ли способ выполнить эти вещи (или получить результаты теста правдоподобия журнала) с помощью умноженных вмененных данных, используя MICE, или есть способ использовать другой пакет, такой как rms, чтобы сделать это с данными MI, сгенерированными MICE?

олняю логистическую регрессию с двоичной переменной результата для данных, которые были многократно вменены с использованием MICE. Кажется простым объединить коэффициенты модели glm: imp = mice (nhanes2, print = F) imp$meth fit0=with(data=imp, ...

верно, я не заметил обновления :) Благодаря вам вы сделали исчерпывающий вывод.

емы классификации, такие как логистическая регрессия или полиномиальная логистическая регрессия, оптимизируюткросс-энтропиипотеря. Обычно слой кросс-энтропии следуетSoftMaxслой, который производит распределение вероятностей. В тензорном потоке ...

Хотел бы я пометить это как ответ тоже. Ранее я заметил, что в наборе данных было больше нулей. Это объясняет высокую точность оценки. Еще раз спасибо!

ощьюLogisticRegression класс вscikit-learn по версиинабор данных задержки рейса [https://www.kaggle.com/usdot/flight-delays/data]. я используюpandas выбрать несколько столбцов: df = df[["MONTH", "DAY_OF_MONTH", "DAY_OF_WEEK", "ORIGIN", ...

Как интерпретировать выходные данные Weka Logistic Regression?

Помогите, пожалуйста, интерпретировать результаты логистической регрессии, произведенной weka.classifiers.functions.Logistic из библиотеки Weka. Я использую числовые данные из примеров Weka: @relation weather @attribute outlook {sunny, ...

Векторизация стоимости логистической регрессии

У меня есть этот код для стоимости в логистической регрессии, в Matlab: function [J, grad] = costFunction(theta, X, y) m = length(y); % number of training examples thetas = size(theta,1); features = size(X,2); steps = 100; alpha = 0.1; J = 0; ...