上一篇已经将所有变量都转化为woe值的形式，这里再另外补充一个小技巧—dummy变量的使用。 1.有时候我们的数据来源可能不是很真实，如客户自己填写的婚姻状况，假设婚姻状况不会要求客户提供证明，但此时我们想加入这个变量，可以考虑加入"是否未婚或者离异"，此时认为客户填写未婚或者离异的相比填写已婚的较为真实。 2.在上一篇连续变量分箱分箱时有说到，当变量是U型时强行改变变量的趋势可能会
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2024-04-06 11:32:57
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Logistic回归在二十世纪初用于生物科学。 然后它被用于许多社会科学应用中。 当因变量（目标）是分类时，使用Logistic回归。例如：预测电子邮件是垃圾邮件（1）还是（0） 肿瘤是否恶性（1）与否（0） 考虑一种情况，我们需要对电子邮件是否为垃圾邮件进行分类。 如果我们对此问题使用线性回归，则需要根据可以进行的分类来设置阈值。 如果实际类别是恶性的，预测连续值为0.4且阈值为0.5，则数据点
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2023-12-26 16:05:14
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# 全变量Logistic回归特征筛选方法详解
在数据科学和机器学习领域，特征筛选是模型构建中的重要步骤。全变量Logistic回归是一种流行的统计方法，适用于二分类问题。在这篇文章中，我们将了解如何使用Python进行全变量Logistic回归特征筛选。
## 整体流程
我们可以将整个流程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-29 05:29:35
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文章目录前言逻辑回归模型 1.逻辑斯蒂分布 2.二项逻辑斯蒂回归模型 3.多项逻辑斯蒂回归模型 4.梯度下降法sklearn.linear_model.LogisticRegression参数详解适用场景 前言 逻辑回归，又称逻辑斯蒂回归，与线性回归一样，都是线性模型家族的经典的分类方法。线性回归以及逻辑回归都属于广义线性模
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2024-04-20 20:34:09
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逻辑回归作业说明复习任务一：使用逻辑回归辨别真假钞票任务二：使用逻辑回归对电影评论分类 作业说明任务一：使用逻辑回归辨别真假钞票。钞票数据集（Banknote Dataset）涉及根据给定钞票的数个度量的照片预测是真钞还是假钞。它是一个二分类问题。每个类的观测值数量不均等。4个输入变量和1个输出变量。变量名如下： 变量名1：小波变换图像（连续） 变量名2：小波偏斜变换图像（连续） 变量名3：小波
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2024-06-27 19:05:55
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关于Logistic回归，在《【R】基于Logistic回归的初始信用评级》做过粗略的介绍，看此文时可结合该文章，帮助理解。这里借鉴李航老师的《统计学习方法》 再补充一下。1 logistic分布 在统计学中，研究任何对象，都应该先摸透该对象的数据服从什么样的分布。在个人看来，数据的不同分布使得数据具有不同的性质，也就需要采用不同的技术进行研究。那么，logistic回归也不例外。
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2024-03-12 09:59:53
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优点：计算代价小，容易实现和理解；缺点：容易欠你和，分类精度可能不高适用：数字型和标称型数据在只需要两个分类的情况下，我们希望在某个临界分类线下，一侧为正类另一侧为负类，这非常像阶跃函数的性质。但是阶跃函数在非常临近分类线上的数据很容易出现误非类，所以平常往往用与其性质非常类似的sigmoid函数代替其进行分类。其公式如下：对应图形如下：从上图可以看出，sigmoid函数的分界线在y=0.5上，小
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2024-08-30 14:24:05
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什么是逻辑回归？Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。 如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归；如果是Poisson分布，就
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2024-03-24 10:48:36
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接着上次的笔记，此次笔记的任务是利用lasso回归建立预测模型并绘制列线图。在目前发表的论文中，lasso回归大都只是作为一种变量的筛选方法。首先通过lasso回归获得系数不为0的解释变量，再利用这些筛选到的变量进行多重回归建立预测模型，实际上这是relaxed lasso的一种特殊情况（γ=0）。这种做法用于预测问题不大，但一般不用于因果推断。我们也可以直接利用lasso回归的参数来建模预测，但
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2024-01-26 22:01:50
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最近一直在看机器学习相关的算法，今天学习logistic回归，在对算法进行了简单分析编程实现之后，通过实例进行验证。一 logistic概述 &
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2024-03-20 13:36:49
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参考教程：B站教程?课讲的挺垃圾的，主要还是看pdf?pdf其实也蛮垃圾的，主要还是看文献1和2通过该例，我们尝试用年龄、肿瘤大小、肿瘤扩散等级来预测癌变部位的淋巴结是否含有癌细胞。 无法使用多元线性回归模型的原因，老师在这里提到“因为残差不满足正态性、无偏性、共方差性等假设”。（←也是一种思路，可以与之前从吴恩达老师那里学的思路进行比较。）步骤1步骤2 因变量自然就是癌变部位xxx，协变量在这里
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2024-01-09 17:04:30
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logistic回归不是线性回归，线性回归是一种预测算法，logistic回归是一种分类算法。什么是回归，如果存在一些数据点，用一条直线对数据进行拟合，这个拟合的过程就叫做回归。logistic回归就是根据数据的边界建立回归方程以此来进行分类。logistic回归算法训练分类器就是寻找最佳拟合参数。Sigmoid函数当x取值为0的时候 函数的值为0.5 ，当x变大是 函数值趋近与1，当x减小是
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2024-03-13 13:25:58
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逻辑回归(Logistic Regression）一.分类问题二.假说表示【1】逻辑回归模型【2】python代码实现：【3】函数图像：【4】逻辑回归模型的假设：三. 判定边界【1】过程推导【2】例如四.代价函数【1】公式推导：【2】拟合图像：【3】函数解释：【4】Python代码实现：五.简化的代价函数和梯度下降六.高级优化七.多类别分类：一对多【1】例子：【2】图像描述 一.分类问题你要预测
1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四节主要讲述了回归问题，回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维的。 讲义最初介绍了一个基本问题，然后引出
Linear Regression 在学习李航《统计学习方法》的逻辑斯特回归时，正好coursera上相应的线性回归和逻辑斯特回归都学习完成，在此就一起进行总结，其中图片多来自coursera课程上。 线性回归是机器学习中很好理解的一种算法。我们以常见的房屋销售为例来进行简单分析： 假设我们统计的一个房屋销售的数据如下： 在此，我们从单一变量谈起，直观上比较容易
1.基本形式给定由d个属性描述的示例，其中是在第个属性上的取值，线性模型通过对属性的线性组合来预测的函数：
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2024-05-13 10:36:56
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变量筛选：（逻辑回归）好处：变量少，模型运行速度快，更容易解读和理解坏处：会牺牲掉少量精确性 变量不筛选：（random forest）好处：提高准确性坏处：变量多，运行速度慢 logistic模型为什么要考虑共线性问题？ 共线性问题会导致估计结果不准确，系数方向都可能发生改变。不管是logistic回归模型，还是ols都要考虑。&
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2024-03-27 15:23:21
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目录一、线性模型与回归二、最小二乘与参数求解三、对数线性回归四、Logistic回归五、Logistic实战之预测糖尿病的发作1.数据收集2.核心算法3.测试运行六、总结一、线性模型与回归Logistic回归是一种用于解决分类问题的线性模型，而回归则是用于解决预测连续数值的问题。尽管它们有相似的名称，但是在模型假设和应用领域上存在明显的差异。模型假设：·Logistic回归：Logistic回归基
文章目录什么是逻辑回归逻辑回归的优缺点Logistic回归的主要用途常规步骤构建预测函数h(x)构造损失函数J梯度下降法求最小值向量化正则化多分类问题逻辑回归和多重线性回归的区别 什么是逻辑回归Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就是在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族:广义线性模型（generalizedlinear
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2024-03-15 14:46:39
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当涉及到二分类时，我们第一想到的就是logistic回归。前面也讲解过其他的二分类其的构建。本文主要分享logistic有关的二分类，无序多分类，有序多分类和条件logistic回归。本文因没有配图，略显枯燥，建议在运行本代码的过程中1.全神贯注，盯住每一个结果；2.建议对统计学知识有一个自学或复习，甚至建议各位朋友找到相关关于logistic回归的帖子或教材，配合着学习/理解，同时大家多多交流。
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2023-09-07 23:07:46
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