Dans cette vidéo sont explorés les paramètres de la régression logistique implémentée dans la librairie "scikit-learn" pour Python, en particulier : "multi_class" pour le mode d'appréhension des problèmes multi-classes (variable cible à plus de 2 modalités) ; "solver" qui correspond à l'algorithme d'optimisation de la vraisemblance sous-jacente à l'estimation des coefficients de la régression. Nous constaterons qu'ils influent directement sur la qualité de la modélisation et la vitesse de convergence.
Mots-clés : python, scikit-learn, régression logistique binaire et multinomiale
Vidéo : LogisticRegression Scikit-Learn
Données et programme : Covertype data
Références :
"Régression Logistique", page de cours.
"Régression Logistique sous Python", mars 2020.
