Lana-chan / log-regression

trabalho de mqaa 2019

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Regressão Logística

dataset 1: consumo de combustível

fonte do dataset: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Auto+MPG

atributos

  1. mpg: contínuo (milhas por galão)
  2. cilindros: discreto multivalor
  3. cilindradas: contínuo
  4. cavalos: contínuo
  5. peso: contínuo
  6. aceleração: contínuo
  7. ano: discreto multivalor (2 últimos dígitos)
  8. origem: discreto multivalor (1 = USA, 2 = Europa, 3 = Japão)
  9. nome do carro: categórico

objetivo

estimar, dado os atributos covariantes 2-8, se um carro está acima da média em economia de combustível (mpg>=23) ou não

dataset 2: dota 2

fonte do dataset: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Dota2+Games+Results

atributos

  1. quem ganhou o jogo (1 = próprio time, -1 = adversário)
  2. cluster ID (servidor onde o jogo aconteceu, irrelevante para observação?)
  3. modo de jogo (ex. "All Pick")
  4. tipo de jogo (ex. "Ranked")

as colunas 5 em diante se referem a cada personagem selecionável no jogo, 113 no total. cada observação terá 5 dessas colunas com 1 e 5 com -1, indicando se faz parte do próprio time ou do time adversário.

objetivo

estimar, dado os atributos de modo e tipo de jogo, e composição das equipes, se a própria equipe ganha ou perde

About

trabalho de mqaa 2019


Languages

Language:Python 100.0%