Всем привет! В этой статье я хотел бы поделиться своим личным опытом прогнозирования вероятностных переменных на основе сравнения с логистической кривой. Это очень интересная задача, которую я решил с помощью алгоритма логистической регрессии. Логистическая регрессия ⎯ это алгоритм, который используеться для прогнозирования вероятности наступления какого-либо события. В моём случае, я хотел предсказать вероятность успеха студентов в сдаче экзамена на основе различных переменных, таких как количество часов обучения, предшествующий опыт и т.д.. Первым шагом я собрал данные по всем студентам, включая информацию о них и их успехах в экзамене. Затем я разделил данные на обучающую выборку и тестовую выборку. Обучающая выборка использовалась для обучения алгоритма, а тестовая выборка ⎯ для проверки его точности. Следующим шагом была подготовка данных для использования в логистической регрессии. Я преобразовал категориальные переменные в числовые, использовал масштабирование и дополнительные преобразования, чтобы гарантировать правильное функционирование алгоритма. Затем я приступил к обучению модели логистической регрессии. С помощью алгоритма, который основывается на сравнении с логистической кривой, я обучил модель на обучающей выборке, чтобы она могла предсказывать вероятность успеха студентов на экзамене.
После обучения модели я протестировал её на тестовой выборке, чтобы оценить её точность. Моя модель показала довольно хороший результат, предсказывая вероятность успеха студентов с высокой точностью.