特征交互

摘要：在机器学习领域，逻辑回归是一种常用的分类算法。在实际应用中，特征之间的交互作用往往对模型的预测性能有着重要影响。本文将围绕逻辑回归中的特征交互工具——PDP（Partial Dependence Plot）图

摘要：在机器学习中，逻辑回归是一种常用的分类算法。当数据中存在非线性关系时，传统的线性逻辑回归模型可能无法捕捉到这些关系，导致模型性能下降。本文将探讨如何通过特征交互建模和非线性变换来增强逻辑回归模型，提高其预测能

摘要：在机器学习中，特征交互对模型的预测能力有着重要影响。本文将探讨逻辑回归模型中特征交互的可视化方法——部分依赖图（Partial Dependence Plot，PDP）。通过Python代码实现，我们将展示如

摘要：逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法。在逻辑回归模型中，特征交互是一个重要的概念，它涉及到如何通过组合原始特征来构建新的特征，从而提高模型的预测能力。本文将围绕多项式特征和交叉项建模，探讨如何在逻辑回归