首页 > 其他分享 >【吴恩达机器学习笔记】7.2-->logistic回归-->可选实验室笔记

【吴恩达机器学习笔记】7.2-->logistic回归-->可选实验室笔记

时间:2024-11-06 15:42:08浏览次数:1  
标签:概率 阈值 恶性 -- 模型 笔记 7.2 肿瘤 回归



这张图展示了逻辑回归模型在处理分类数据时的一个示例,特别是关于肿瘤大小与肿瘤性质(良性或恶性)之间的关系。
图中各个部分的解释:

  1. 坐标轴
    • 横轴(X轴)表示肿瘤的大小。
    • 纵轴(Y轴)表示肿瘤是良性(0)还是恶性(1)。
  2. 数据点
    • 蓝色圆圈代表良性肿瘤。
    • 红色叉号代表恶性肿瘤。
  3. 决策边界
    • 蓝色曲线是逻辑回归模型的决策边界,代表的是逻辑回归模型预测的概率输出。具体来说,蓝色线是逻辑回归模型的 Sigmoid 函数的图形表示,它将输入的肿瘤大小转换为肿瘤为恶性的概率。

Sigmoid 函数的作用:

Sigmoid 函数的数学表达式通常为:
[ \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} ]
其中 ( z ) 是线性组合的输入特征(在这个例子中是肿瘤大小),( \sigma(z) ) 是输出的概率值,介于 0 和 1 之间。

蓝色线的意义:

  • 概率解释:蓝色线上的每个点对应于肿瘤大小的一个特定值,表示模型预测该肿瘤为恶性的概率。

  • 决策边界:蓝色线本身可以视为一个“软”决策边界,与橙色线的“硬”决策边界(直接分类)相对。在橙色线上,任何一侧的点都被明确分类为良性或恶性。而蓝色线则提供了一个概率解释,即随着肿瘤大小的增加,模型预测为恶性的概率也在增加。

  • 概率阈值:通常,我们会选择一个概率阈值(如0.5),来决定将肿瘤分类为良性还是恶性。如果模型预测的概率大于这个阈值,肿瘤被分类为恶性;否则,分类为良性。
    蓝色线在逻辑回归图中提供了一个连续的概率输出,帮助我们理解模型是如何根据输入特征(肿瘤大小)来预测输出结果(肿瘤性质)的。这种概率输出比简单的分类提供了更多的信息,允许我们在实际应用中根据具体需求调整分类阈值。

    • 橙色线表示线性回归模型的决策边界,它是一个直线,表示肿瘤大小与肿瘤性质之间的线性关系。
  1. 概率解释

    • 蓝色曲线下方的区域表示较低的概率(接近0),而上方的区域表示较高的概率(接近1)。
    • 曲线的形状表明,随着肿瘤大小的增加,模型预测肿瘤为恶性的概率也在增加。
  2. 操作说明

    • 图下方有两个按钮:“Run Logistic Regression”(运行逻辑回归)和“Toggle 0.5 threshold (after regression)”(切换0.5阈值)。
    • 点击“Run Logistic Regression”按钮可以运行逻辑回归模型,模型会根据当前的数据点来确定最佳的决策边界。
    • 点击“Toggle 0.5 threshold”按钮可以在应用逻辑回归后切换0.5的阈值,这意味着模型会根据这个阈值来决定将数据点分类为良性还是恶性。
  3. 交互功能

    • 图中提示“[Click to add data points]”表示你可以通过点击图中的空白区域来添加新的数据点,这些点可以是良性或恶性的肿瘤。

逻辑回归的工作原理:

逻辑回归模型通过一个线性方程来预测事件发生的概率。在这个例子中,模型会根据肿瘤的大小来预测它是良性还是恶性。模型的输出是一个介于0和1之间的概率值,表示肿瘤为恶性的概率。通常,我们会选择一个阈值(如0.5),如果模型预测的概率大于这个阈值,我们就将肿瘤分类为恶性;否则,分类为良性。

这幅图通过可视化的方式帮助我们理解逻辑回归如何根据输入特征(肿瘤大小)来预测输出结果(肿瘤性质),并通过调整决策边界来优化分类的准确性。

标签:概率,阈值,恶性,--,模型,笔记,7.2,肿瘤,回归
From: https://www.cnblogs.com/mayuri-wylty/p/18530351

相关文章

  • Frequent Directions
    目录概FrequentDirectionsFrequentDirectionsoverSliddingWindows代码GhashamiM.,LibertyE.,PhillipsJ.M.andWoodruffD.P.Frequentdirections:Simpleanddeterministicmatrixsketching.2015.YinH.,WenD.,LiJ.,WeiZ.,ZhangX.,HuangZ.andL......
  • .NET使用SqlSugar实现单列批量更新的几种实现和对比
    说明:SqlSugarCore版本:5.1.4.169方式1使用SqlSugar的Updateable特点:代码可读性好,易于维护支持事务和异常处理适用场景:中小型数据量更新优点:代码简洁易于调试缺点:性能相对较低内存占用较大publicasyncTask<int>BatchUpdateColumnAsync(stringtab......
  • 心理学:过于较真,操心太多,其实是一种心理缺陷!
    原文连接:https://mp.weixin.qq.com/s/ASX5zCSP_MhpDkvVz0ntqQ 很多人不快乐,其中一个原因就是他操心太多,总是在较劲。他不是在和别人较劲,而是在和自己较劲。 但这样,慢慢地,就容易生病。正如生理学家巴甫洛夫说的: 一切固执沉重的忧郁和焦虑,足以给各种疾病打开方便之门。 ......
  • AUTOSAR解决方案 — INTEWORK-EAS-AP
        随着汽车智能化、网联化以及汽车电子电气架构发展,汽车功能需求越发复杂,越来越多的零部件及OEM采用性能更高的硬件平台以及多元化的软件架构。尤其是对于高级自动驾驶,智能座舱、高性能(异构)计算平台来说,仅依靠AUTOSARCP软件架构已经无法满足需求。    2017年,A......
  • gdb使用
    调试查看目标文件信息查看目标文件段信息readelf-Stest|grepdebug查看文件信息,是否有调试信息等filetest移除调试信息striptestgdb调试1.可执行文件gcc-gtest.c-otestgdbtest(gdb)setargs(gdb)run2.调试已运行程序先查看进程号ps-ef|greppname......
  • 算法网关视频分析网关室内消防逃生通道占用工厂企业消防安全AI视频智能监管解决方案
    在当前的企业运营中,消防安全管理是保障人员安全和企业资产不受损失的关键环节。然而,传统的消防安全监管方式往往面临着人力资源有限、技术手段不足等问题,导致无法及时有效地发现和处理潜在的火险隐患。为了应对这一挑战,算法网关视频分析网关利用先进的物联网技术,实现了对火灾风险......
  • RAID
    1.RAIDRAID0:最少1块硬盘、总容量=硬盘数x硬盘容量、没有数据冗余备份。坏1块则全部数据坏。但是读写性能很高RAID1:2块硬盘、总容量=总硬盘容量的一半、数据镜像备份。坏1块硬盘不影响全盘存储。读取性能提升,但写入性能略有降低RAID5:至少需要3块硬盘组成、总容量=n-1/n(n......
  • Mac系统安装node.js及环境配置
    ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤博客园地址:为敢技术(https://www.cnblogs.com/strengthen/ )➤GitHub地址:https://github.com/strengthen➤原文地址:https://www.cnblogs.com/strengthen/p/18530322➤如果链接不是为敢技术的博客园地址,则可能......
  • CF1909题解
    CF1909A一眼秒之题,我们发现就是四个方向选三个方向,若是存在一个点它的方向恰好在(0,0)点的另外一个方向,则一定不成立枚举4个方向,发现有点在这个方向,显然选除这个点之外的三个方向的方案就不可行点击查看代码#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constintN=105;int......
  • ModelMaker 7由pas逆向类图
    下载通过百度网盘分享的文件:ModelMaker_v7.20.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1-jc39uRv5X96HqrkeDs5ZA提取码:i9pb逆向工程逆向工程在MM中十分简单。但是要提醒,先备份一下你的旧代码。1.【单元视图】(Units)选“ImportUnit..”2.选择你要导入的.pas文件。3.ok后你在【......