Regresja Logistyczna Dummy_Variables
Exercise 25 Istnieją dwa sposoby budowania modelu na zmiennych dyskretnych. PYTANIE: czy model zbudowany na różnych metodach kodowania może mieć różne właściwości predykcyjne? 15 kwietnia […]
Miesiąc: wrzesień 2019
Formuła Pandas: groupby part 1
źródło danych: http://sigmaquality.pl/wp-content/uploads/2019/09/phone_data.csv In [1]: import pandas as pd import dateutil import numpy as np df = pd.read_csv(‘c:/1/phone_data.csv’) df.head(4) Out[1]: index date duration item month network […]
Wykresy typu sns.relplot
In [3]: import pandas as pd import seaborn as sns df2 = pd.read_csv(‘c:/8/dots2.txt’) df2.sample(8) Out[3]: align choice time coherence firing_rate 367 dots T2 540 3.2 37.178237 […]
Krzywa oceny hiperparametrów _validation curve
Przy budowie modelów ML występuje problrm dobrania najlepszych parametrów. Poniżej dowiemy się jak dobierać optymalne hiperparametry dla modelu. źródło: https://towardsdatascience.com/optimizing-hyperparameters-in-random-forest-classification-ec7741f9d3f6 https://chrisalbon.com/machine_learning/model_evaluation/plot_the_validation_curve/ In [1]: import numpy as […]
Logistic regression model (bank cards operations)
Introduction Logistic regression is algorithm of classification machine learning. Model predicts binary state of dependent variable. Dependent result variable takes value from 0 to 1. […]
Logistic regression – Quality of Poliaxid
Quality of Poliaxid Estimation of the result of the empirical research with machine learning tools Part one: preliminary graphical analysis to research of coefficients dependence […]
(Part 2) Process of forecasting the output electricity for power plant working in combined cycle by the linear regression equation
Correctly carried out linear regression model is the mapping of reality. It can be used to diagnostic systems, to prevent failures or even installation stoppage. […]
(Part 1) Process of forecasting the output electricity for power plant working in combined cycle by the linear regression equation
Today we find out how to create simple regression model to predict level of output electricity in power plant works in combined cycle. Źródło bazy […]
Formuła Pandas: groupby part 2
In [4]: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({‘A’ : [‘foo’, ‘foo’, ‘bar’, ‘foo’, ‘bar’, ‘foo’], ‘B’ : [‘one’, ‘two’, ‘three’,’two’, ‘two’, […]
Procedura oversampling dla Random Forest Classifier
Przy budowie modelów klasyfikacji 0-1 występuje problem zbilansowanych zbiorów źródło: http://sigmaquality.pl/machine-learning/model-regresji-logistycznej-czesc-2-oversampling/ In [1]: import numpy as np import pandas as pd #import xgboost as xgb import […]
Oversampling dla Logistic Regression
Procedura oversampling dla Logistic Regression Przy budowie modelów klasyfikacji 0-1 występuje problem niezbilansowanych zbiorów. źródło: http://sigmaquality.pl/machine-learning/model-regresji-logistycznej-czesc-2-oversampling/ źródło danych: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00222/ In [1]: import numpy as np import […]
Artificial Intelligence w Marketingu Bankowym – Logistic regression model part 1
Artificial Intelligence w Marketingu Bankowym. Jak podkreślają autorzy raportu, banki wciąż eksperymentują z technologią opartą na sztucznej inteligencji. Jednak już teraz poważnie analizowane są […]
How to download ipynb file from github?
First click on Raw. Then, press ctrl+s to save it as .ipynb (Note that you’ll have to manually type ‘.ipynb’ after the file name to […]
Differentiation between Recall and Precision explained in plain English
Easy to understand? Differentiation between Recall and Precision seems to be easy to understand and explain. This is two easy equations, readable even for kids. […]
My current projects
Azoty is the chemical corporation with the 4 main plant with annual revenue about 2,5 billion dollars. They mainly produce fertilizers and plastics. I am […]