Вопрос по логистической регрессии.

0
0 Комментариев

Коллеги, здравствуйте!
У меня к вам следующий вопрос, буду рад, если дадите ответ или интересную мысль. У меня есть достаточный набор записей, каждая из которых состоит из нескольких полей — как признаков, так и показателей. У каждой записи есть результат — 0 или 1. То есть 0 — событие не произошло, а 1 соответственно произошло. В качестве признаков и показателей выступают описания клиентов. Мне требуется сделать модель, которая на основе имеющихся данных даст прогноз, какие признаки (поля) наиболее сильно влияют на результат 1 и в процентном соотношении. То есть идея такая, чтобы понять, к чему и с какой долей вероятности восприимчив клиент при совершении покупки на основе имеющей статистики. Логистическая модель позволяет проанализировать имеющийся набор данных и после обучения на его основе классифицировать новые входящие данные. А каким образом мне просто выявить на текущем наборе. К примеру у меня 20 тысч записей, из них 5 тысяч с меткой 1 и понять, что влияет? И какие способы реализации есть на Python? Буду рад, если будут примеры с кодом. Спасибо!


Добавить комментарий

0 Answers

Python Опубликовано 18.12.2018
Напишите свой ответ на данный вопрос.
Scroll Up