Diet Light

在去年的6月5日，Produce 101 第2季的Concept賽程告一段落，現場票數最高者，可以獨得10萬票的加分票。

候選名單，很簡單，只有兩位，丹尼爾與姜東昊。

當時，我使用了SVM演算法，預測的結果，與現實卻是相反的。

在後來，即使節目結束了，由於資料還在，我有空就寫了其他的演算法試試看，得到的結果都非常不好，像是隨機森林，決策樹 ，knn，神經網路包括nnet與neuralnet，結果都讓我滿失落的。

我以為，數據組的筆數不足（前35強，就只有35筆資料），欄位資料之間的關聯性很低，這樣子的數據，就是無法預估到正確的結果。

一直到最近，我想了想，來練習羅吉斯迴歸，就想說，那就拿前35強的資料來練習寫程式。

結果，竟然羅吉斯迴歸這個演算法，預估正確了！

下表，是我餵給演算法的數據。其中，Concept的投票結果（Concept.Vote），超過80票的就是“1”，低於80票的就是“0”。羅吉斯迴歸，就是分辨『有、沒有』、『是、不是』很好用的演算法。

下面是我寫的code。看不懂的，就直接看最下面的結果。丹尼爾是大於80票，姜東昊則是小於80票，與事實相符。

最近，真的是有些忙，再加上工作的不穩定，讓心神一直沒辦法定下來，也就造成沒有心思來寫部落格。希望周遭的一切，都能往好的方向前進。