اذهب إلى المحتوى

السؤال

Recommended Posts

  • 0
نشر

نوع البيانات التي تتعامل معها في كل حالة تختلف حسب طبيعة النموذج، بالنسبة لـ OLS، يمكن أن تكون X أي نوع من المتغيرات العددية أو حتى متغيرات فئوية بعد تحويلها إلى متغيرات رقمية باستخدام طرق مثل One-Hot Encoding، و الأمر نفسه مع  y حيث يجب أن يكون عدديا ومستمرا، وهذا لأننا نستخدم OLS عندما يكون الهدف هو التنبؤ بقيمة مستمرة.

و بالنسبة لـ Logistic Regression نفس الأمر مثل OLS يمكن أن تكون عددية أو فئوية مع تحويل الفئوية إلى رقمية، أما y يجب أن يكون فئوي، حيث إذا كنت تتعامل مع مشكلة تصنيف ثنائية، يجب أن يكون y يحتوي على قيم مثل 0 و 1 أو نعم ولا.

  • 0
نشر
بتاريخ 2 دقائق مضت قال Chihab Hedidi:

نوع البيانات التي تتعامل معها في كل حالة تختلف حسب طبيعة النموذج، بالنسبة لـ OLS، يمكن أن تكون X أي نوع من المتغيرات العددية أو حتى متغيرات فئوية بعد تحويلها إلى متغيرات رقمية باستخدام طرق مثل One-Hot Encoding، و الأمر نفسه مع  y حيث يجب أن يكون عدديا ومستمرا، وهذا لأننا نستخدم OLS عندما يكون الهدف هو التنبؤ بقيمة مستمرة.

و بالنسبة لـ Logistic Regression نفس الأمر مثل OLS يمكن أن تكون عددية أو فئوية مع تحويل الفئوية إلى رقمية، أما y يجب أن يكون فئوي، حيث إذا كنت تتعامل مع مشكلة تصنيف ثنائية، يجب أن يكون y يحتوي على قيم مثل 0 و 1 أو نعم ولا.

كثر الف خيرك واللله

جزاك الله كل خير انا كانت متلغبظ مابنهم  الحمد الله انا فهمت كده هم نفس الكلام بردو لو انا بستخدم مكتبه الSklearn 

انضم إلى النقاش

يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.

زائر
أجب على هذا السؤال...

×   لقد أضفت محتوى بخط أو تنسيق مختلف.   Restore formatting

  Only 75 emoji are allowed.

×   Your link has been automatically embedded.   Display as a link instead

×   جرى استعادة المحتوى السابق..   امسح المحرر

×   You cannot paste images directly. Upload or insert images from URL.

  • إعلانات

  • تابعنا على



×
×
  • أضف...