逻辑回归
PYTHON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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“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：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
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 10:48:40
R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 10:48:40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。我们在这个问题上使用的算法是：二元逻辑回归Naive Bayes
日期 2023-06-12 10:48:40
【Pytorch基础】逻辑回归
回顾 之前我们讨论过一个线性模型： 上述模型预测出的 \hat{y} \in R 属于一个连续的空间内，我们称这类任务为回归任务。但是很多的机器学习任务要求我们去分类，比如给动物图片分类、给手写数字分类。对于分类任务，它预测出来的结果属于一个离散的集合，例如手写数字分类的结果集合为 y \in \left[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 \right]。对于分类任务，用回归模型去预
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
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。它只是表示一个只有 2 个输出的变量，例如，预测抛硬币（正面/反面）的情况。结果是二进制的：
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 10:48:40
Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31201原文出处：拓端数据部落公众号摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗，得到dataset_new。再将dataset_new中属性分为基本信息、贷款行为/意愿信息和征信信息三类，并逐一进行分析。在对基本信息的分析中得出，在贷款未结清者中，青年群体、中等教育程度群体、中等和高收入群体的频数较高，同时已婚、受薪雇员占比高于未婚、个体经营者
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【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。它只是表示一个只有 2 个输出的变量，例如，预测抛硬币（正面/反面）的情况。结果是二进制的：如
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检验和
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对中国电信消费者特征预测：随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类、逻辑回归、支持向量回归（SVR）
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31868原文出处：拓端数据部落分析师：Chang Gao随着大数据概念的兴起，以数据为基础的商业模式越来越流行，用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为，并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合具体业务信息并做出相应反应并不容易。预测精确性是核心痛点。解决方案任务/目标根据所收集到
日期 2023-06-12 10:48:40R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32071原文出处：拓端数据部落公众号随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投资者为了在股票交易中取得更多的收益，就需要有合理有效的投资策略，因素模型的基础上发展出众多量化研究模型。对于这些模型的研究能够帮助投资者有效的跟踪市场的变化，为得出更好的投资策
日期 2023-06-12 10:48:40R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据|附代码数据
原文下载链接：http://tecdat.cn/?p=29196最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。Logistic回归分析是一个非常有效的模型，可以检验各种解释变量和二元反应变量之间的关系。同时，双变量模型分析也被用于检验单变量模型之间的相关性。本项目的目的是利用统计方法来检验某个因素是否对吸烟、喝酒或赌博偏
日期 2023-06-12 10:48:40Spark MLlib回归算法——线性回归、逻辑回归、SVM和ALS详解大数据
（1）模型的建立： 回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。 数学上，ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合： 通过适当设置α，ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况。例如，如果用参数α设置为1来训练线性回归模型，则其等价于Lasso模型。另一方面，如果α被设置为0，则训练
日期 2023-06-12 10:48:40R_Studio(教师经济信息)逻辑回归分析的方法和技巧
使用R语言对"教师经济信息"进行逻辑回归分析 （1）按3:1的比例采用简单随机抽样方法，创建训练集和测试集 （2）用训练集创建逻辑回归模型 （3）用测试集预测贷款结果，并用table统计分类的最终结果 （4）计算 评价指标：总体准确率、准确（分类）率、误分类率、正例的覆盖率、正例的命中率、负例的命中率 （5）采用逐步寻优法后，重新用测试集预测
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 10:48:40一步步教你轻松学逻辑回归模型算法
一步步教你轻松学逻辑回归模型算法(白宁超2018年9月6日15: 01:20) 导读：逻辑回归（Logistic regression）即逻辑模型，属于常见的一种分类算法。本文将从理论介绍开始，搞清楚什么是逻辑回归、回归系数、算法思想、工作原理及其优缺点等。进一步通过两个实际案例深化理解逻辑回归，以及在工程应用进行实现。（本文原创，转载必须注明出处： 一步步教你轻松学逻辑回归模型算法）
日期 2023-06-12 10:48:40DataScience：风控场景之金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡之详细攻略
DataScience：风控场景之金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡之详细攻略 目录 金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡 1、模型结果转换为标准评分卡步骤<
日期 2023-06-12 10:48:40ML：基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、SVM支持向量机、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化)
ML：基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、支持向量机(SVM_Linear、SVM_Rbf)、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化) 目录 基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、支
日期 2023-06-12 10:48:40ML之LoR：逻辑回归LoR算法的简介、应用、经典案例之详细攻略
ML之LoR：逻辑回归LoR算法的简介、应用、经典案例之详细攻略 目录 逻辑回归LoR算法的简介 1、LOR算法在经过严密的数据预处理后效果会非常好 2、LoR模型的优缺点 逻辑回归LoR算法的应用 1、逻辑回归可视化 逻辑回归LoR算法的经典案例 逻辑回归LoR算法的简介
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【阶段三】Python机器学习05篇：机器学习项目实战：逻辑回归模型
本篇的思维导图： 要对离散变量进行预测，则要使用分类模型。分类模型与回归模型的区别在于其预测的变量不是连续的，而是离散的一些类别，例如，最常见的二分类模型可以预测一个人是否会违约、客户是否会流失、肿瘤是良性还是恶性等。逻辑回归模型虽然名字中有“回归”二字，但其在本
日期 2023-06-12 10:48:40python实现自定义逻辑回归模型和sklearn库中LogisticRegression模型比对
前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！ 逻辑回归概念：逻辑回归是以线性回归为基础，
日期 2023-06-12 10:48:40SVM与逻辑回归分类解决二分类问题代码-用户点击率行为预测
SVM与逻辑回归分类解决二分类问题代码-用户点击率行为预测 这个数据集来自一个用用户点击广告行为预测竞赛数据，我已将其上传自我的代码，如果需要做测试，可以自行下载 下面我们直接上代
日期 2023-06-12 10:48:40逻辑回归torch.nn实现
1 导入实验需要的包 import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import DataLoader,TensorDataset import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习——逻辑回归（Logistic Regression）
1 前言 虽然该机器学习算法名字里面有“回归”，但是它其实是个分类算法。取名逻辑回归主要是因为是从线性回归转变而来的。 logistic回归，又叫对数几率回归。 2 回归模型 2.1 线性回归模型 $h_\theta(x_1, x_2, ...x_n) = \theta_0 + \theta_{1}x_1 + ... + \theta_{n}x_{n}$ 矩阵化如下： $
日期 2023-06-12 10:48:40Andrew NG机器学习课程笔记系列之——机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）
1. Classification 这篇文章我们来讨论分类问题（classification problems），也就是说你想预测的变量 y 是一个离散的值。我们会使用逻辑回归算法来解决分类问题。 之前的文章中，我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多，例如一
日期 2023-06-12 10:48:40kaggle信用卡欺诈看异常检测算法——无监督的方法包括： 基于统计的技术，如BACON *离群检测 多变量异常值检测 基于聚类的技术；监督方法： 神经网络 SVM 逻辑回归
使用google翻译自：https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值。我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件。异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息。 异常检测算法的常见应用包括： 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文
日期 2023-06-12 10:48:40tensorflow 实现逻辑回归——原以为TensorFlow不擅长做线性回归或者逻辑回归，原来是这么简单哇！
实现的是预测 低 出生 体重 的 概率。尼克·麦克卢尔（Nick McClure）. TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书) (Kindle 位置 1060-1061). Kindle 版本. # Logistic Regression #---------------------------------- # # This function shows how to
日期 2023-06-12 10:48:40