Какое предсказание модели логистической регрессии можно получить для каждого объекта из данного набора данных, если известен вектор весов?

Математика 11 класс Логистическая регрессия логистическая регрессия предсказание модели вектор весов набор данных анализ данных Новый

Слушай, логистическая регрессия — это довольно крутая штука для предсказаний! Если у тебя есть вектор весов, то ты можешь получить предсказания для каждого объекта в твоем наборе данных. Вот как это работает:

1. Сначала вычисляем линейную комбинацию: Мы берем каждый признак объекта, умножаем его на соответствующий вес из вектора весов и складываем все это вместе. Это даст нам одно число — логит.
2. Применяем сигмоидальную функцию: После этого мы применяем сигмоидальную функцию к полученному логиту. Это преобразует наше число в значение от 0 до 1, что позволяет интерпретировать его как вероятность принадлежности к одному из классов (например, класс 1 или класс 0).
3. Делаем предсказание: Наконец, мы можем установить порог (обычно 0.5). Если вероятность больше порога, мы предсказываем, что объект принадлежит к классу 1, а если меньше — к классу 0.

Так что, если у тебя есть вектор весов, ты сможешь легко предсказать, к какому классу относится каждый объект в наборе данных! Круто, правда?