Thuật tốn Hồi quy logistic (Logistic Regression)

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu một số phương pháp phân lớp và ứng dụng trong phân lớp dữ liệu protein sumo hóa (Trang 67 - 69)

Hồi quy logistic là một thuật tốn phân lớp nhị phân. Thuật tốn học một hệ số cho mỗi giá trị đầu vào, được kết hợp tuyến tính thành hàm hồi quy và được chuyển đổi bằng hàm logistic. Hồi quy logistic là một kỹ thuật nhanh và đơn giản, nhưng cĩ thể rất hiệu quả đối với một số vấn đề.

Hồi quy logistic chỉ hỗ trợ các vấn đề phân lớp nhị phân, mặc dù việc triển khai Weka đã được điều chỉnh để hỗ trợ các vấn đề phân lớp đa lớp.

Chọn thuật tốn hồi quy logistic:

1. Nhấn vào “Choose” nút và chọn “Logistic” trong nhĩm “Functions”. 2. Nhấp vào tên của thuật tốn để xem lại cấu hình thuật tốn.

Hình 3. 6. Cấu hình Weka cho thuật tốn hồi quy logistic

Thuật tốn cĩ thể chạy cho một số lần lặp cố định (maxIts), nhưng theo mặc định sẽ chạy cho đến khi ước tính rằng thuật tốn đã hội tụ.

Việc thực hiện sử dụng một cơng cụ ước tính sườn núi là một loại chính quy. Phương pháp này tìm cách đơn giản hĩa mơ hình trong quá trình đào tạo bằng cách giảm thiểu các hệ số mà mơ hình đã học. Tham số sườn xác định áp lực đặt lên thuật tốn để giảm kích thước của các hệ số. Đặt cái này thành 0 sẽ tắt tính chính quy này.

1. Nhấn vào “Ok” đây để đĩng cấu hình thuật tốn.

2. Nhấp vào nút “Start” trực tiếp để chạy thuật tốn trên bộ dữ liệu Ionosphere.

Hình 3. 7. Kết quả phân lớp Weka cho thuật tốn hồi quy logistic

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu một số phương pháp phân lớp và ứng dụng trong phân lớp dữ liệu protein sumo hóa (Trang 67 - 69)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(82 trang)