"Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 02): Lojistik Regresyon" makalesi için tartışma
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Yeni makale Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 02): Lojistik Regresyon yayınlandı:
Veri sınıflandırması, bir algo yatırımcısı ve bir programcı için çok önemli bir şeydir. Bu makalede, evet veya hayırları, yükseliş ve düşüşleri, alış ve satışları belirlememize yardımcı olabilecek sınıflandırma lojistik algoritmalarından birine odaklanacağız.
Burada, lineer model bir lojistik fonksiyona (sigmoid veya p = 1/(1+e t)) dönüştürüldü, formülde t, lineer modeldir ve sonuç ise 0 ile 1 arasında olur. Bu, veri noktasının sınıfa ait olma olasılığını temsil eder.
Bir lineer modelin y'sini bağımlı olarak kullanmak yerine, onun fonksiyonu, yani "p" bağımlı olarak kullanılır.
p = 1/(1+e -(c+m1x1+m2x2+....+mnxn)), birden fazla değer olduğunda
Daha önce de belirttiğim gibi, sigmoid eğrisi sonsuz değerleri ikili formatta sonuca (0 veya 1) dönüştürmeyi amaçlar. Peki ya 0,8'de bulunan bir veri noktası varsa, değerin sıfır mı yoksa bir mi olduğuna nasıl karar verilir? Bunu yapmak için eşik değerleri kullanacağız.
Eşik, kazanma veya kaybetme olasılığını gösterir, 0,5'te (0 ve 1'in ortasında) bulunur.
0,5'ten eşit veya büyük herhangi bir değer bire yuvarlanır ve dolayısıyla kazanan olarak kabul edilir, 0,5'in altındaki herhangi bir değer de 0'a yuvarlanır ve dolayısıyla kaybeden olarak kabul edilir. Şimdi lineer ve lojistik regresyon arasındaki farkın ne olduğunu görelim.
Yazar: Omega J Msigwa