Я пытался найти какой-то готовый инструмент на python, например, в sklearn, который позволил бы мне заранее задавать коэффициенты и просто искать значения.
У меня есть 2 функции функции логистической регрессии ...поэтому я написал эту функцию:
import math
def logreg(x1, x2):
eq = -6 + (x1*-0.1) + (x2*1.0)
num = math.exp(eq)
den = 1 + math.exp(eq)
return num/den
Что .. Я думаю, что это правильно (при условии, что мои коэффициенты -6, -0,1,1.0), а затем вычислить вероятность, которую я использовал бы:
prob= logreg(40,2.0)/(1 - logreg(40,2.0))
readableProb = prob*100
Есть ли способ ввода этих предварительно определенных коэффициентов в какой-то решатель?Я также пытался найти оптимизатор, чтобы я мог сказать с учетом вероятности X, какими должны быть мои входные данные.
Я пытался выяснить, могу ли я изменить атрибут .coef_ в sklearn ... но я думаю,вот только для чтения
import sklearn.linear_model
LogisticRegression = sklearn.linear_model.LogisticRegression
model = LogisticRegression()
print(model.coef_ )
любой совет?