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ysisofdataisaprocessofinspecting,cleansing,transforming,andmodelingdatawiththegoalofdiscoveringusefulinformation,suggestingconclusions,andsupporting--數(shù)據(jù)科學(xué) (原圖地址：點(diǎn) 基本步

基本步 性基本步第二課：數(shù)據(jù)分析工具基本步 應(yīng)用 應(yīng)用：根據(jù)癥狀歸納特定疾病、發(fā) 分群從而進(jìn)行精 StepStepStep LogisticLogisticRegression邏輯回歸h(x)>0.5orh(x)<LogisticLogisticRegression邏輯回歸續(xù)h(x)>0.2orh(x)<Logistic訓(xùn)練樣本為：Xx0,x1x2學(xué)習(xí)的參數(shù)為：Θ?0,?1?2Logistic基本模型(續(xù)Logistic基本模型(續(xù)解法：梯度下降(gradient alpha:學(xué)習(xí)同時(shí)更新所有示例代碼：示例代碼：曲線下面積(AreaUnderCurve二分類(receiveroperatingcharacteristiccurveROC曲線曲線下面積(AreaUnderCurveAUC續(xù) 曲線下面積(AreaUnderCurveAUC續(xù)TPR=TP/(TP+FPR=FP/(FP+曲線下面積(AreaUnderCurve,AUC)(續(xù))AUC在0~1之間0.5<AUC<1，優(yōu)于隨機(jī)猜測。這個(gè)分類器（模型）妥善設(shè)定閾值的話，能有預(yù)測價(jià)值。AUC=0.5，跟隨機(jī)猜測一樣（例：丟銅板），模型沒有預(yù)測價(jià)值。AUC<0.5，比隨機(jī)猜測還差；但只要總是

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