Практикум 4.1. Логистическая регрессия
4.1. Логистическая регрессия
Цель: изучить на практике работу логистической регрессии.
Задачи: используя метод логистической регрессии, построить
классификационную модель для определения вероятности зачисления абитуриента в университет по двум экзаменам, по данным о поступлении студентов прошлого года (результаты двух экзаменов, решение о зачислении).
Ход выполнения
- 1. Ознакомиться с теоретическими сведениями в гл. 4 (до п. 4.8).
- 2. Скопировать из директории «ML.Lab-rablab4» архив lab4-l.zip и распаковать его в локальную директорию (путь не содержит кириллицу).
- 3. Открыть файл 1аЬ41.т в текстовом редакторе (например, Notepad++) и ознакомиться с последовательностью действий в работе.
- 4. Написать код функций на языке matlab/octave для вычисления значения сигмоиды, для вычисления значения функции стоимости и оптимальных О, для предсказания результата (файлы sigmoid.m, costFunction.m, predict.m).
- 5. Запустить файл 1аЬ41 .т в Octave(Matlab).
- 6. Подготовить отчет.
Практикум 4.2. Использование регуляризации в логистической регрессии
4.2. Использование регуляризации в логистической регрессии
Цель: изучить работу регуляризации в логистической регрессии.
Задачи: используя метод логистической регрессии с регуляризацией, построить
классификационную модель для определения пригодности произведенных
микрочипов на основе результатов двух тестирований предыдущей партии.
Ход выполнения:
- 1. Ознакомиться с теоретическими сведениями в гл. 4.
- 2. Скопировать из директории «ML.Lab-rablab4» архив lab4-2.zip и распаковать его в локальную директорию, путь к которой не содержит кириллицу.
- 3. Открыть файл 1аЬ42.т в текстовом редакторе (например, Notepad++) и ознакомиться с последовательностью действий в работе.
- 4. Написать код функций на языке matlab/octave для вычисления значения сигмоиды, для вычисления значения функции стоимости и оптимальных в, для предсказания результата, (файлы sigmoid.m, costFunctionReg.m, predict.m).
- 5. Запустить файл 1аЬ42.тв Octave(Matlab).
- 6. Закрыть Octave(Matlab) и открыть файл 1аЬ42.ш в текстовом редакторе и изменить значение X в части 2.
- 7. Запустить файл 1аЬ42.т в Octave(Matlab) и оценить полученный результат.
- 8. Подготовить отчет.