5.逻辑回归
机器学习十大经典算法之逻辑回归
逻辑回归简介逻辑回归虽然名称有回归两字，但是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]。因其简单而受到工业界的关注。Y的取值范围过大，一般要把结果进行正则化，限定在[0,1]。所以需要把结果带入非线性变换Sigmoid函数中，即可得到[0,1]之间取值范围的数S，S可以把它看成是一个概率值，如果我们设置概率阈值为0.5，那么S大于0.5可以看成是正
日期 2023-06-12 10:48:40理解逻辑回归中的ROC曲线和KS值「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.回归和分类任务 分类和回归都属于监督学习（训练样本带有信息标记，利用已有的训练样本信息学习数据的规律预测未知的新样本标签） 分类预测的结果是离散的（例如预测明天天气-阴，晴，雨） 回归预测的任务是连续的（例如预测明天的温度，23，24，25度） 分类中比较常用的是二分类（label结果为0或1两种）2.逻辑回归不是回归从名字来理解逻辑回归
日期 2023-06-12 10:48:40![机器学习算法（一）：逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）[通俗易懂]](/scriptcss/images/61.png)
机器学习算法（一）：逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。目录1 LR1.1 直观表述1.2 决策边界（Decision Boundary）2. 权值求解2.1 代价函数（似然函数）2.1.1 为什么损失函数不用最小二乘？即逻辑斯蒂回归损失函数为什么使用交叉熵而不是MSE？2.1.2 代价函数 2.2 似然函数的求解-梯度下降3 加入正则项3.1 正则解释3.2 L1和L2正则化的直观理解3.2.1 L1正则化和
日期 2023-06-12 10:48:40
R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据|附代码数据
下载全文：http://tecdat.cn/?p=22302在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。混合效应逻辑回归的例子例1：一个研究人员对40所不同大学的申请进行抽样调查，以研究预测大学录取的因素。预测因素包括学生的高中GPA、课外活动和SAT分数。一些学校的选
日期 2023-06-12 10:48:40
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索预测模型，Logis
日期 2023-06-12 10:48:40
R语言多项逻辑回归-因变量是无序多分类
“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用、R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。R语言二项逻辑回归：R语言logistic回归的细节解读多项逻辑回归因变量是无序多分类资料（＞2）时，可使用多分类逻辑回归（multinomial logistic regression）。使用孙振球医学统计学第四版例16
日期 2023-06-12 10:48:40R语言条件(配对)逻辑回归-因变量是配对资料
“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用、R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。R语言二项逻辑回归： R语言logistic回归的细节解读R语言多项逻辑回归： R语言多项逻辑回归-因变量是无序多分类R语言有序逻辑回归：R语言有序logistic回归-因变量为等级资料条件逻辑回归conditional
日期 2023-06-12 10:48:40SAS数据挖掘EM贷款违约预测分析：逐步Logistic逻辑回归、决策树、随机森林
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31745原文出处：拓端数据部落公众号近几年来，各家商业银行陆续推出多种贷款业务，如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键。在贷款违约预测的数据的基础上，探索是否能通过借贷者的数据判断其违约风险，从而帮助商业银行提前做好应对。解决方案任务/目标根据借款者的个人信息和贷款的属性，运用SAS EM软件，使用多种模型进行分析。数
日期 2023-06-12 10:48:40数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，
日期 2023-06-12 10:48:40
数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22262最近我们被客户要求撰写关于心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。数据我们使用心脏病数据 ，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量：心脏指数心搏量指数舒张压肺动脉压心室压力肺阻力是
日期 2023-06-12 10:48:40【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22410 最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据逻辑回归是机器学习借用的另一种统计分析方法。当我们的因变量是二分或二元时使用它。视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险**，时长06:48它
日期 2023-06-12 10:48:40R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer's V
日期 2023-06-12 10:48:40R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17950 最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep = ",")复制看起来所
日期 2023-06-12 10:48:40Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31233原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Yuanyuan Zhang随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。去年，我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于酒店评论数据的文本分析应用程序。在线评论文本是消费者对消费对象切身体验后以文本的形式反馈
日期 2023-06-12 10:48:40逻辑斯谛回归
1. 简介逻辑斯谛回归是统计学习中的经典分类方法。2. 逻辑斯谛分布 定义：设 XXX 是连续随机变量，XXX 服从逻辑斯谛分布是指 XXX 具有下列分布函数和密度函数： F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γf(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−μ)/γ)2F(x) = P(X \leq x) = \frac{1}{1 + e^{-(x-\mu)/\gamma}}
日期 2023-06-12 10:48:40数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛
日期 2023-06-12 10:48:40PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在
日期 2023-06-12 10:48:40数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，
日期 2023-06-12 10:48:40涵盖逻辑回归、贝叶斯等算法，一本关于ML在线免费书籍，值得一读
机器之心报道编辑：陈萍、杜伟一本关于机器学习的免费在线书籍，涉及多种算法完整推论，欢迎查收。提到机器学习领域的书籍资源，大家比较熟悉的有周志华老师的《机器学习》（西瓜书）、李宏毅老师的「宝可梦课程」等等。此外不同学习阶段的学生也能够找到适合自身的机器学习基础和进阶书籍资源。周志华西瓜书。近日，本科毕业于哈佛大学统计学与经济学专业、现任哈佛助教的 Daniel Friedman 开放了他撰写的一本免
日期 2023-06-12 10:48:40数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。
日期 2023-06-12 10:48:40sparkMlib逻辑回归分析实现详解大数据
参考 Coursera上斯坦福大学Andrew Ng教授的“机器学习公开课”： 逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数；回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系，逻辑分类是两元分类；我们将因变量(dependant variable)可能属于的两个类分别称为负向类（negative class
日期 2023-06-12 10:48:40逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头
逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头 1 逻辑回归 首先逻辑回归是线性回归衍生过来的，假设在二维空间上，本质上还是一条线，那么在三维空间，他就是一个平面。把数据分成两边，就是直的不能再直的一条线或者一个平面。那么假设现在我们有两个变量，就是图中这两个变量，为什么假设y=1是坏客户的话，根据图中可以看到，单个变量的划分并不可以把两种类型的客户分的很好，要两个变量相互作用，假设x1为
日期 2023-06-12 10:48:40SAS信用评分之逻辑回归的变量选择
SAS信用评分之逻辑回归的变量选择 关于woe的转化，这一部在之前的这篇文章：sas批量输出变量woe值中已经写了，woe也只是简单的公式转化而已，所以在这系列中就不细究了哈。这次的文章我想来讲逻辑回归。你会说逻辑回归就是三个方法：backword stepword forward有什么好讲的。如果你这么说，你的模型就只能停留在机器给你什么结果就是什么结果，那就low了哈。
日期 2023-06-12 10:48:40ML之yellowbrick：基于titanic泰坦尼克是否获救二分类预测数据集利用yellowbrick对LoR逻辑回归模型实现可解释性(阈值图)案例
ML之yellowbrick：基于titanic泰坦尼克是否获救二分类预测数据集利用yellowbrick对LoR逻辑回归模型实现可解释性(阈值图)案例 目录 基于titanic泰坦尼克是否获救二分类预测数据集利用yellowbrick对LoR逻辑回归模型实现可解释性(阈值图)案例 # 1、定义数据集 # 2、数据预处
日期 2023-06-12 10:48:40DataScience：基于GiveMeSomeCredit数据集利用特征工程处理、逻辑回归LoR算法实现构建风控中的金融评分卡模型
DataScience：基于GiveMeSomeCredit数据集利用特征工程处理、逻辑回归LoR算法实现构建风控中的金融评分卡模型 目录 基于GiveMeSomeCredit数据集利用特征工程处理、逻辑回归LoR算法实现构建风控中的金融评分卡模型 1、加载数据集 查看数据集的摘要信息 2、特征工程：数据分
日期 2023-06-12 10:48:40DataScience：风控场景之金融评分卡模型的数据探究EDA、预处理、变量选取、构建(逻辑回归)&开发(转评分卡)、使用过程(线上实现)之详细攻略
DataScience：风控场景之金融评分卡模型的数据探究EDA、预处理、变量选取、构建(逻辑回归)&开发(转评分卡)、使用过程(线上实现)之详细攻略 导读：像scorecardpy、Toad等技术框架，已经把整个评分卡建模流程进行了固化，使得评分卡建模流程变得非常标准化。但其实，评分卡建模仍需要基于业务的深度理解，根据业务去不断的调整
日期 2023-06-12 10:48:40NLP之TEA之NB/LoR：利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测
NLP之TEA之NB/LoR：利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 数据集详见：Dataset之Rott
日期 2023-06-12 10:48:40基于逻辑回归和神经网络识别手写数字（从0到9）（Matlab代码实现）
💥💥💥💞💞💞欢迎来到本博客❤️❤️❤️💥💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰&
日期 2023-06-12 10:48:40破解数据匮乏现状：纵向联邦学习场景下的逻辑回归（LR）
摘要：主要介绍了华为云可信智能计算服务（TICS）采用的纵向联邦逻辑回归（LR）方案。 本文分享自华为云社区《纵向联邦学习场景下的逻辑回归（LR）》，作者： 汽水要加冰。 海量训练数据是人工智能技术在各个领域成功应用的
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记（四）---- 逻辑回归的多分类
一般情况下，我们都认为逻辑回归（LR）用来解决二分类问题，模型输出是y=1的概率值。那逻辑回归能否用来做多分类任务呢，答案是肯定的。 这里有两种方法使得逻辑回归能进行多分类任务： 一、将多分类任务拆解成多个二分类任务ÿ
日期 2023-06-12 10:48:40逻辑斯谛回归模型（logitic regression model)
逻辑斯谛回归模型 逻辑斯谛分布 定义 ：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列分布函数和密度函数： 上式中u为位置参数，r>0为形状参数。 下图
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