Я провел исследование о прогнозировании вероятностных переменных на основе сравнения с логистической кривой и хочу поделиться своим опытом с вами. Расскажу о алгоритме, который я использовал для решения этой задачи.Для начала, я рассмотрел различные алгоритмы и выбрал регрессивный алгоритм, так как он подходит для задачи прогнозирования вероятностных переменных. Регрессия позволяет предсказать числовое значение на основе имеющихся данных.Алгоритм, который я использовал называется логистическая регрессия. Она основывается на сигмоидной функции, также известной как логистическая кривая. Эта функция принимает на вход значения отрицательной до положительной бесконечности и преобразует их в диапазон от 0 до 1.
Я начал с подготовки данных. Используя имеющиеся данные, я разделил их на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка использовалась для обучения модели, а тестовая ⏤ для оценки ее точности.
Затем я выбрал параметры модели и обучил ее на обучающей выборке. Обучение модели заключается в оптимизации весов, чтобы минимизировать ошибку между предсказанными и фактическими значениями.После обучения модели, я использовал ее для предсказания вероятностных переменных на тестовой выборке. Сравнивая предсказанные значения с фактическими, я оценил точность модели.В результате использования логистической регрессии я получил хорошие результаты. Модель успешно предсказывала вероятностные переменные на основе сравнения с логистической кривой.
Количество символов⁚ 1174