Tibbiyot: Bir kasallikni aniqlash yoki davolashni boshlash uchun asosiy o'zgaruvchilarni aniqlash. Iqtisodiyot va Moliyaviy Analiz

Download 46,87 Kb.
bet	7/32
Sana	20.12.2023
Hajmi	46,87 Kb.
	#125194

Bog'liq
mashinali
durdona struktura 1-mustaqil, 111111 (1) (1) (1) (1), cfg ch1 vol 2 (1), 89S51 platformasi (1), hadamard, 2-Tajriba ishi, 6-Tajriba ishi, Mavzu mantiqiy elementlar va sxemalar-fayllar.org, Raqamli qurilmalarni loyihalashga kirish-fayllar.org, METROLOGIYA VA STANDARTLASHTIRISH

Bu sahifa navigatsiya:

• Malumotlar Toplamini Tuzish
• Malumotlar Bilan Orgatish

Tibbiyot: Bir kasallikni aniqlash yoki davolashni boshlash uchun asosiy o'zgaruvchilarni aniqlash. Iqtisodiyot va Moliyaviy Analiz: Kreditni bermoqqa qaror qabul qilish, yuqori riskli tranzaktsiyalarni aniqlash. Qaror chegarasi (decision boundary) esa logistik regressiyada ma'lumotlar to'plamidagi barcha nuqtalarni ikki toifa (yoki bir necha) guruhga bo'lish uchun ishlatiladi. Bu ikki guruhning (masalan, 0 va 1 yoki “tug'ilgan” va “tugilmagan”) orasidagi chegarasi logistik regressiya modeli tomonidan aniqlanadi. Bu chegarani olish orqali, modelning baholashini, aniqlashini va taxminiy xususiyatlarni boshqarish imkoniyati paydo bo'ladi. 10. Logistik regressiya yordamida ko‘p sinfli sinflashtirish. ChatGPT Ko'p sinfli sinflashtirish, logistik regressiya yordamida bitta natijani bir nechta sinflarga bo'lish uchun foydalaniladi. Bu, ma'lumotlarni sinf ko'rinishida ajratishni va ta'riflashni amalga oshirish uchun muhim bo'lgan usul. Logistik regressiya asosan ikki sinfli sinflashtirish uchun ishlatilsa-da, ko'p sinfli sinflashtirishda ko'p sinfli ma'lumotlar jamlanadi va ulardan bir nechta sinflarga ajratiladi. Bu, ma'lumotlar to'plami odatda bir-biridan farqli bo'lgan qo'llaniladigan sinflarni aniqlashda ishlatiladi. Ko'p sinfli sinflashtirishni logistik regressiya yordamida o'rganish jarayoni quyidagicha amalga oshiriladi: Ma'lumotlar To'plamini Tuzish: Ma'lumotlar to'plamini tuzib chiqish va tozalash jarayoni. Bu qadam ma'lumotlar to'plamidagi o'xshashliklarni va farqlarni tushuntirish uchun muhimdir. Modelni Yaratish: Logistik regressiya modeli yaratiladi. Bu model ma'lumotlar to'plamidagi barcha sinflarni aniqlaydi va ulardan bir nechta sinflarga ajratadi. Ma'lumotlar Bilan O'rgatish: Model ma'lumotlar to'plami orqali o'rgatiladi. Uning o'rgangan natijalari (ko'p sinfli sinflar) ta'kidlanadi va keyinchalik sinflash algoritmi uchun foydalaniladi. Download 46,87 Kb.

Download 46,87 Kb.