機器學習實戰（五）：邏輯迴歸實戰

從疝氣病症狀預測病馬的死亡率 一、實戰背景python 使用Logistic迴歸來預測患疝氣病的馬的存活問題，數據包含了368個樣本和28個特徵；除了部分指標主觀和難以測量外，該數據還存在一個問題，數據集中有30%的值是缺失的。如何處理數據集中的數據缺失問題，而後再利用Logistic迴歸和隨機梯度上升算法來預測病馬的生死。web 二、準備數據算法 解決數據缺失問題的可選方法： 1.使用可用特徵的

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