Искусственный интеллект. Машинное обучение - Джейд Картер

Скачать книгу

давать непредсказуемые результаты в случае наличия значительного количества выбросов в данных. Тем не менее, при правильном использовании и учете этих ограничений, логистическая регрессия остается мощным инструментом для решения широкого спектра задач классификации.

      Пример 1

      Давайте представим, что у нас есть набор данных о покупках клиентов в интернет-магазине, и мы хотим предсказать, совершит ли клиент покупку на основе его предыдущих действий. Это может быть задача бинарной классификации, которую мы можем решить с помощью логистической регрессии.

      Задача:

      Наша задача – на основе информации о клиентах и их действиях на сайте (например, время проведенное на сайте, количество просмотренных страниц, наличие добавленных товаров в корзину и т. д.), предсказать, совершит ли клиент покупку или нет.

      Решение:

      Для решения задачи предсказания покупок клиентов в интернет-магазине мы использовали модель логистической регрессии. Это классический метод бинарной классификации, который подходит для таких задач, где требуется определить вероятность принадлежности объекта к одному из двух классов.

      Сначала мы загрузили данные о клиентах из файла "customer_data.csv" с помощью библиотеки pandas. Этот набор данных содержал информацию о различных признаках клиентов, таких как время проведенное на сайте, количество просмотренных страниц, наличие добавленных товаров в корзину и другие. Кроме того, для каждого клиента было указано, совершил ли он покупку (целевая переменная).

      Далее мы предварительно обработали данные, если это было необходимо, например, заполнили пропущенные значения или закодировали категориальные признаки. Затем мы разделили данные на обучающий и тестовый наборы с использованием функции `train_test_split` из библиотеки scikit-learn.

      После этого мы создали и обучили модель логистической регрессии с помощью класса `LogisticRegression` из scikit-learn на обучающем наборе данных. Затем мы использовали обученную модель, чтобы сделать предсказания на тестовом наборе данных.

      Наконец, мы оценили качество модели, вычислив метрики, такие как точность (`accuracy`), матрица ошибок (`confusion_matrix`) и отчет о классификации (`classification_report`). Эти метрики помогают нам понять, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей классификации и какие ошибки она допускает.

      Таким образом, с помощью модели логистической регрессии мы можем предсказывать вероятность совершения покупки клиентом на основе его поведения на сайте, что может быть полезно для принятия решений о маркетинговых стратегиях, персонализации предложений и улучшении пользовательского опыта.

      Код решения:

      ```python

      import pandas as pd

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      from sklearn.linear_model import LogisticRegression

      from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

      # Загрузка данных

      data = pd.read_csv("customer_data.csv")

      # Предобработка данных

      # Например, заполнение пропущенных значений, кодирование категориальных признаков и т.д.

      # Разделение данных на обучающий и

Скачать книгу