Welche Datenformate werden unterstützt?

Das Tool verarbeitet CSV-formatierte Textdaten, bei denen die Zielvariable in der letzten Spalte steht.

Was bewirkt die Lernrate?

Die Lernrate steuert die Schrittweite beim Gradientenabstieg; ein optimaler Wert sichert die Konvergenz des Modells.

Muss die Zielvariable binär sein?

Ja, für die logistische Regression muss die Zielvariable zwingend aus den Werten 0 oder 1 bestehen.

Wie wird die Genauigkeit berechnet?

Die Accuracy gibt den Anteil der korrekt klassifizierten Datensätze im Vergleich zum gesamten Trainingsset an.

Kann ich den Schwellenwert anpassen?

Ja, der Standardwert liegt bei 0,5, kann aber angepasst werden, um die Sensitivität der Klassifizierung zu steuern.

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Logistische-Regression-Rechner

Passt binaere logistische Regression per Gradientenabstieg an und prognostiziert Klassenwahrscheinlichkeiten

Ausführung

Dieses Tool ausführen

Fülle das Formular aus, starte das Tool und prüfe das Ergebnis an einem Ort.

Vorbereitete Beispielausführungen

Klicken Sie auf ein Beispiel, um das Formular automatisch auszufüllen. Dateien müssen weiterhin hochgeladen werden.

1 Beispiele

Binaeren Klassifikator anpassen

Trainiert logistische Regression mit numerischen Praediktoren und 0/1-Ziel

{"result":{"accuracy":1,"predictedClass":1}}

Eingaben

Fülle die erforderlichen Felder aus und starte das Tool.

7 Optionen

InhaltHaupteingaben einfügen oder eingeben.2

CSV-DatentextareaOptionales FeldPrognosewerte (optional)textOptionales Feld

EinstellungenFormate, Bereiche, Zahlen und Modi anpassen.4

LernratenumberOptionales FeldIterationennumberOptionales FeldSchwellenwertnumberOptionales FeldDezimalstellennumberOptionales Feld

SchalterOptionales Verhalten aktivieren oder deaktivieren.1

Hat KopfzeilecheckboxOptionales FeldAktiviert, wenn ausgewählt

Ergebnis

Bereit zum Start

Nach dem Ausführen erscheinen hier Dateien, Text, strukturierte Daten oder Stream-Ausgaben.

Beispiele

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Wichtige Fakten

Überblick

Wann verwenden

So funktioniert es

Anwendungsfälle

Beispiele

1. Kaufwahrscheinlichkeit im E-Commerce

2. Fehlererkennung in der Produktion

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