Линейная регрессия. Корреляционный и регрессионный анализ

1.

Корреляционный
и регрессионный анализ

2.

Ирисы Фишера

3.

ИНС

4.

5.

Длина чашелистика
Ширина
чашелистика
Длина
лепестка
Ширина
лепестка

6.

Ширина
чашелистика
Длина
чашелистика
Длина
лепестка
Ширина
лепестка

7.

Длина лепестка
Длина
чашелистика
Ширина
чашелистика
Ширина
лепестка

8.

Ширина лепестка
Длина
чашелистика
Ширина
чашелистика
Длина
лепестка

9.

Зависимость между переменными

10.

Ковариация

11.

Корреляция Пирсона

12.

13.

14.

15.

Линейная регрессия

16.

17.

18.

Множественная регрессия

19.

20.

Чтобы получить наилучшие веса, необходимо
минимизировать сумму квадратов остатков (SSR) для
всех наблюдений

21.

22.

Полиномиальная регрессия

23.

Логистическая регрессия
Логистическая регрессия особый случай линейной
регрессии, когда исходная переменная является
категориальной
•Фильтр спама в электронной почте: спам / нет
спама
•Обнаружение мошенничества: транзакция является
мошеннической, да / нет
•Опухоль: доброкачественная / злокачественная

24.

25.

Типы логистической регрессии
• Бинарная логистическая регрессия: У этого есть только
два возможных результата. Пример - да или нет
• Полиномиальная логистическая регрессия У этого есть
три или больше номинальных категории. Пример - кошка,
собака, слон.
• Порядковый логистический регресс- У него есть три или
более порядковых категорий, порядковое значение которых
означает, что категории будут в порядке. Пример пользовательские рейтинги (1–5).

26.

Сбор и очистка данных

27.

28.

Описательные статистики

29.

30.

import seaborn as sns
sns.pairplot(iris_frame[['sepal length (cm)','sepal width (cm)','petal length (cm)','petal width (cm)','name']],
hue = 'name')

31.

Зависимость между переменными
ris_frame[['sepal length (cm)','sepal width (cm)','petal length (cm)','petal width (cm)']].corr()

32.

33.

34.

35.

36.

37.

ИНС

38.

39.

• Задача: выявить корреляцию данных в наборе, визуализировать
• Построить и обучить нейронную сеть

40.

• https://medium.com/nuances-of-programming/пошаговоепостроение-логистической-регрессии-в-python-a7c650ae77c2
• https://www.machinelearningmastery.ru/logistic-regression-fordummies-a-detailed-explanation-9597f76edf46/
• https://habr.com/ru/post/206306/

41.

https://habr.com/ru/company/billing/blog/334738/
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/
https://blog.stroganov.pro/классификация-нейросетью/
https://habr.com/ru/company/ods/blog/325432/