Hồi quy Logistic - Dự đoán khách hàng rời đi với Python | Logistic Regression | Machine Learning

[@lukenguyen930]

thanks anh, giải thích kỹ lắm, em mới học nhưng xem video này lại dễ hiểu. Video bổ ích ạ

[@TamNguyen-wv5sr]

anh giảng rất kỹ, cảm ơn anh nhiều ạ

[@rinpython]

Cảm ơn em đã theo dõi nhé.

[@phuongooooo]

hi vong anh se ra nhieu video hay va bo ich nua nhe

[@phuongooooo]

video vậy là mình phân tích xong chưa anh, với nhìn vào đó làm sao mình dự đoán được ạ

[@DieuTruongVan]

anh cho em hỏi dữ liệu này anh lấy ở đâu ạ

[@NhungNguyen-lg3kz]

anh ơi cho em hỏi là data đc lấy từ đâu ạ. tải trên kaggle hay crawl về ạ

[@peanutdau4282]

Anh cho em hỏi data lấy ở đâu v ạ

[@devops222]

A ơi a có up code lên git ko ạ anh cho em xin với

[@khacnhutran942]

dạ anh ơi cho em hỏi xíu là sao chọn weights = -1 rồi cái đoạn if weights = -1 rồi cái đoan weights vs ạ em không hiểu đoạn cuối model lắm ạ

[@rinpython]

Hi bạn. Tức là ở đây mình đưa ra 2 option. Option 1 nếu weights = -1 thì sẽ sử dụng model mặc đinh, mình ko đi setting tham số nào trong đó của model đó cả. Option 2 thì ngược lại, tức weights khác -1 thì mình sẽ đi setting tham số "class_weight" của model để điều chỉnh model thui bạn.

[@rinpython]

cái nào phù hợp hơn mình chọn cái đó. Ngoài ra model Logistic Regression còn rất nhiều tham số để điều chỉnh cho phù hợp với data nữa. Bạn có thể tham khảo thêm nà.

[@khacnhutran942]

@@rinpython dạ ý là cái số (1, 1.5) trong cái weights có phải là cái hàm e mũ -z không ạ, hay là sao ạ, em vẫn chưa hiểu cái phần đó lắm ạ , huhuu kiểu cái weights là cái gì ấy ạ sao tại ra 2 con số đó ạ, em train model k có weights thì có 78% độ chính xác hơi thấp huhuu