机器学习课程day07Contents目录逻辑回归算法实现原理（重点）逻辑回归算法的评估指标（重点）样本不均衡情况下的采样方法（重点）决策树三种算法的实现原理（重点）决策树的优化方法（重点）特征工程之特征提取（重点）Section章节逻辑回归算法实现原理逻辑回归介绍逻辑回归api介绍肿瘤预测案例1.逻辑回归算法的实现原理1.1视频讲解逻辑回归解决的是什么问题？1.逻辑回归算法的实现原理1.2知识检测①以下关于逻辑回归的说法正确的是？（多选）A）逻辑回归应用在分类场景中B）逻辑回归使用了回归将特征数据进行拟合C）逻辑回归使用了sigmoid激活函数将回归的结果映射到了[0,1]值域中D）逻辑回归的损失函数使用了自然对数答案：ABCD。Section章节逻辑回归算法实现原理逻辑回归算法介绍逻辑回归api介绍肿瘤预测案例1.逻辑回归算法的实现原理2.1视频讲解如何使用逻辑回归API？1.逻辑回归算法的实现原理2.2知识检测1、下列关于逻辑回归API的使用正确的是？（多选）A）需要在sklearn的线性模型linear_model中导出使用B）可以通过solver参数指定损失的优化方法C）可以通过penalty参数指定使用哪种正则化方式D）它默认将样本中类别数较多的一类当做正例答案：ABC。Section章节逻辑回归算法实现原理逻辑回归算法介绍逻辑回归api介绍肿瘤预测案例1.逻辑回归算法的实现原理3.1视频讲解如何使用逻辑回归完成癌症预测？1.逻辑回归算法的实现原理3.2知识检测1、关于使用逻辑回归完成癌症预测，下列说法错误的是？A）数据类别中2和4分别代表良性和恶性B）原始数据中的缺失值我们可以先统一使用numpy.nan替换后再做进一步处理C）数据中的缺失值是因为在案例中用不到才考虑删除答案：C。Section章节逻辑回归算法的评估指标分类评估方法介绍roc曲线绘制过程2.逻辑回归算法的评估指标4.1视频讲解分类模型常用的评估方法有哪些？2.逻辑回归算法的评估指标4.2知识检测1、下列关于逻辑回归模型的评估说法正确的是？（多选）A）我们在评估逻辑回归模型时只需要选择一种评估方法即可B）混淆矩阵能够帮助我们快速计算出其它分类模型指标C）召回率和精确率表达的是同样的概念D）ROC曲线下与坐标轴形成的闭合区域的面积即为AUC指标的值答案：BD。Section章节逻辑回归算法的评估指标分类评估方法介绍roc曲线绘制过程2.逻辑回归算法的评估指标5.1视频讲解如何绘制ROC曲线？2.逻辑回归算法的评估指标5.2知识检测1、下列关于ROC曲...
