#логистическая_регрессия — Public Fediverse posts

Бинарная классификация: как работает логистическая регрессия

Недавно мне предстояло написать реализацию LogisiticRegression для одного проекта в Школе 21, так что было необходимо разложить всё по полочкам и разобраться в бинарной классификации в целом. Хочу поделиться также этой информацией здесь, потому что не нашла статьи, которая была бы понятна и обширна лично в моём случае.

https://habr.com/ru/articles/994376/

#ml #логистическая_регрессия #линейная_регрессия #бинарная_классификация #roc_auc #gini_coefficient #бернулли #сигмоида #градиентный_спуск #sgd

Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг

Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов. Как уже писали ранее в другой статье , внедрение процесса AutoML позволило нам во многом автоматизировать рутину и разработки, и применения моделей. Соответственно, у нас появилось больше времени для RnD-задач, которые могли бы быть полезны нашим заказчикам, чтобы охватить моделями новые процессы, а также провести исследования новых алгоритмов. Поэтому мы составили мэппинг возможных моделей на элементы работы Банка с клиентами малого и среднего бизнеса в части предотвращения просрочек по кредитной задолженности, а также по взысканию задолженности. Из данной схемы стало понятно, что есть необходимость разработать модели для процессов по мониторингу заёмщиков Банка — Precollection-модели. Под катом расскажем, как мы их разрабатывали и каких результатов удалось с ними добиться.

https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/892056/

#data_science #ds #ml #machine_learning #скоринг #логистическая_регрессия #градиентный_бустинг #алгоритмы #shap #анализ_данных

Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг

Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов. Как уже писали ранее в другой статье , внедрение процесса AutoML позволило нам во многом автоматизировать рутину и разработки, и применения моделей. Соответственно, у нас появилось больше времени для RnD-задач, которые могли бы быть полезны нашим заказчикам, чтобы охватить моделями новые процессы, а также провести исследования новых алгоритмов. Поэтому мы составили мэппинг возможных моделей на элементы работы Банка с клиентами малого и среднего бизнеса в части предотвращения просрочек по кредитной задолженности, а также по взысканию задолженности. Из данной схемы стало понятно, что есть необходимость разработать модели для процессов по мониторингу заёмщиков Банка — Precollection-модели. Под катом расскажем, как мы их разрабатывали и каких результатов удалось с ними добиться.

https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/892056/

#data_science #ds #ml #machine_learning #скоринг #логистическая_регрессия #градиентный_бустинг #алгоритмы #shap #анализ_данных

Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг

Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов. Как уже писали ранее в другой статье , внедрение процесса AutoML позволило нам во многом автоматизировать рутину и разработки, и применения моделей. Соответственно, у нас появилось больше времени для RnD-задач, которые могли бы быть полезны нашим заказчикам, чтобы охватить моделями новые процессы, а также провести исследования новых алгоритмов. Поэтому мы составили мэппинг возможных моделей на элементы работы Банка с клиентами малого и среднего бизнеса в части предотвращения просрочек по кредитной задолженности, а также по взысканию задолженности. Из данной схемы стало понятно, что есть необходимость разработать модели для процессов по мониторингу заёмщиков Банка — Precollection-модели. Под катом расскажем, как мы их разрабатывали и каких результатов удалось с ними добиться.

https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/892056/

#data_science #ds #ml #machine_learning #скоринг #логистическая_регрессия #градиентный_бустинг #алгоритмы #shap #анализ_данных

Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг

Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов. Как уже писали ранее в другой статье , внедрение процесса AutoML позволило нам во многом автоматизировать рутину и разработки, и применения моделей. Соответственно, у нас появилось больше времени для RnD-задач, которые могли бы быть полезны нашим заказчикам, чтобы охватить моделями новые процессы, а также провести исследования новых алгоритмов. Поэтому мы составили мэппинг возможных моделей на элементы работы Банка с клиентами малого и среднего бизнеса в части предотвращения просрочек по кредитной задолженности, а также по взысканию задолженности. Из данной схемы стало понятно, что есть необходимость разработать модели для процессов по мониторингу заёмщиков Банка — Precollection-модели. Под катом расскажем, как мы их разрабатывали и каких результатов удалось с ними добиться.

https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/892056/

#data_science #ds #ml #machine_learning #скоринг #логистическая_регрессия #градиентный_бустинг #алгоритмы #shap #анализ_данных

Машинное обучение: Логистическая регрессия. Теория и реализация. С нуля

В этой статье я привел базовые сведения о логистической регрессии и показал как сделать модель с нуля на чистом Python. Логистическая функция, обучение, метрики качества для модели классификации, реализация и небольшой разбор обучения весов. Статья подойдет для того, кто новичок или кому интересно разобраться в том, как происходит обучение модели на низком уровне.

https://habr.com/ru/articles/864890/

#машинное_обучение #искусственный_интеллект #логистическая_регрессия

Логистическая и Softmax-регрессии. Теоретические основы и реализация с нуля на Python

Начнём с более простого. Логистическая регрессия — линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу. Обычно порог устанавливается 0.5: если вероятность меньше порога — класс относится к 0, а если больше — к 1. В принципе, условия определения логистической регрессии такие же как и у линейной за исключением бинаризации таргета.

https://habr.com/ru/articles/803397/

#логистическая_регрессия #logistic_regression #softmax #линейная_классификация #принцип_работы #реализация_с_нуля #python #data_science #машинное_обучение

Практический кейс реализации AutoML в банке

Всем читателям Хабра привет! На связи дата сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента банка ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков, Станислав Арешин и Андрей Трушин. В этой статье мы хотим поговорить про конкретный кейс разработки процесса AutoML для моделей оценки вероятности дефолта клиентов (PD) в рамках экспресс-продуктов малого бизнеса. Расскажем, как выстроен наш процесс, как мы к этому пришли, с какими проблемами столкнулись, как их решили и как в дальнейшем планируем тиражировать на другие продукты банка. Читать

https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/833402/

#ml #automl #data_science #ds #machine_learning #mlops #автоматизация_рутины #скоринг #логистическая_регрессия

Логистическая и Softmax-регрессии. Теоретические основы и реализация с нуля на Python

Начнём с более простого. Логистическая регрессия — линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу. Обычно порог устанавливается 0.5: если вероятность меньше порога — класс относится к 0, а если больше — к 1. В принципе, условия определения логистической регрессии такие же как и у линейной за исключением бинаризации таргета.

https://habr.com/ru/articles/803397/

#логистическая_регрессия #logistic_regression #softmax #линейная_классификация #принцип_работы #реализация_с_нуля #python #data_science #машинное_обучение

Логистическая и Softmax-регрессии. Теоретические основы и реализация с нуля на Python

Начнём с более простого. Логистическая регрессия — линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу. Обычно порог устанавливается 0.5: если вероятность меньше порога — класс относится к 0, а если больше — к 1. В принципе, условия определения логистической регрессии такие же как и у линейной за исключением бинаризации таргета.

https://habr.com/ru/articles/803397/

#логистическая_регрессия #logistic_regression #softmax #линейная_классификация #принцип_работы #реализация_с_нуля #python #data_science #машинное_обучение

Практический кейс реализации AutoML в банке

Всем читателям Хабра привет! На связи дата сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента банка ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков, Станислав Арешин и Андрей Трушин. В этой статье мы хотим поговорить про конкретный кейс разработки процесса AutoML для моделей оценки вероятности дефолта клиентов (PD) в рамках экспресс-продуктов малого бизнеса. Расскажем, как выстроен наш процесс, как мы к этому пришли, с какими проблемами столкнулись, как их решили и как в дальнейшем планируем тиражировать на другие продукты банка. Читать

https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/833402/

#ml #automl #data_science #ds #machine_learning #mlops #автоматизация_рутины #скоринг #логистическая_регрессия

Практический кейс реализации AutoML в банке

Всем читателям Хабра привет! На связи дата сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента банка ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков, Станислав Арешин и Андрей Трушин. В этой статье мы хотим поговорить про конкретный кейс разработки процесса AutoML для моделей оценки вероятности дефолта клиентов (PD) в рамках экспресс-продуктов малого бизнеса. Расскажем, как выстроен наш процесс, как мы к этому пришли, с какими проблемами столкнулись, как их решили и как в дальнейшем планируем тиражировать на другие продукты банка. Читать

https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/833402/

#ml #automl #data_science #ds #machine_learning #mlops #автоматизация_рутины #скоринг #логистическая_регрессия