В каком формате должны быть входные данные?

Данные должны быть представлены в формате CSV, где значения разделены запятыми, а целевой класс (0 или 1) находится в последнем столбце.

Что делает параметр 'Скорость обучения'?

Он определяет размер шага, который делает алгоритм на каждой итерации при поиске минимума функции потерь; слишком большое значение может привести к расходимости.

Как интерпретировать результат точности (accuracy)?

Точность показывает долю правильных предсказаний модели на основе предоставленного набора данных, где 1.0 означает 100% верных попаданий.

Можно ли предсказать класс для новых данных?

Да, введите значения предикторов через запятую в поле 'Значения прогноза', и калькулятор определит наиболее вероятный класс.

Зачем нужен порог (threshold)?

Порог определяет границу вероятности: если вычисленное значение выше порога, модель присваивает класс 1, в противном случае — класс 0.

Elysia Tools

Навигация

Math & Numbers

Калькулятор логистической регрессии

Строит бинарную логистическую регрессию градиентным спуском и прогнозирует вероятности классов

Запуск

Запустить этот инструмент

Заполните форму, запустите инструмент и посмотрите результат на этой же странице.

Подготовленные примеры запуска

Нажмите пример, чтобы автоматически заполнить форму. Файлы по-прежнему нужно загрузить.

1 примеров

Обучить бинарный классификатор

Обучает логистическую регрессию по числовым предикторам и цели 0/1

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

Ввод

Заполните нужные поля и запустите инструмент.

7 параметров

СодержимоеВставьте или введите основные значения.2

CSV данныеtextareaНеобязательноЗначения прогноза (необязательно)textНеобязательно

НастройкиНастройте форматы, диапазоны, числа и режимы.4

Скорость обученияnumberНеобязательноИтерацииnumberНеобязательноПорогnumberНеобязательноЗнаков после запятойnumberНеобязательно

ПереключателиВключайте или отключайте дополнительные режимы.1

Есть строка заголовкаcheckboxНеобязательноВключено, если отмечено

Результат

Готово к запуску

После запуска здесь появятся файлы, текст, структурированные данные или потоковый вывод.

Примеры

Примеры для этого инструмента

Связано

Калькулятор логистической регрессии

Запустить этот инструмент

Подготовленные примеры запуска

Ввод

Результат

Примеры для этого инструмента

Продолжить с похожими инструментами и темами

Подготовленные примеры запуска

Ввод

Результат

Узнайте, когда использовать этот инструмент, что он поддерживает и как его применяют пользователи.

Ключевые факты

Обзор

Когда использовать

Как это работает

Сценарии использования

Примеры

1. Анализ вероятности покупки

2. Классификация результатов тестирования

FAQ

CSV Примеры

Примеры Python

Обработка Строк Windows - Примеры C#

Cypress E2E Тестовый Фреймворк

Калькулятор множественной линейной регрессии

Калькулятор Колонок

Объединитель Данных по Вертикали

Калькулятор Строк

Инструменты экспорта CSV и конвертации таблиц

Инструменты для очистки CSV и перестройки таблиц

Инструменты качества данных, дедупликации и поиска аномалий