多元线性回归多元线性回归模型实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关，我们可以用一个多元线性回归方程来表示。为了方便计算，我们将上式写成矩阵形式:Y = XW假设自变量维度为NW为自变量的系数，下标0 - NX为自变量向量或矩阵，X维度为N,为了能和W0对应，X需要在第一行插入一个全是1的列。Y为因变量 那么问题就转变成，已知样本X矩阵以及对应的因变量Y的值，求出满足方程的W，一般不存在
转载
2024-02-28 10:42:46
90阅读
Logistic回归模型的构建Logistic回归模型是一种非线性的回归模型，但与线性回归模型有关。它相当于二分类的回归。常用的模型评价方法混淆矩阵即真实的分类与预测的分类构建的矩阵。用来判断模型的准确程度。ROC曲线对于R语言来说，绘制ROC曲线，可以使用pROC包中的roc函数和ggplot包中的geom_area函数。K-S曲线是另一种评估模型的可视化画法。Logistic回归模型的应用gl
转载
2022-01-24 15:53:27
392阅读
一 逻辑回归概念在监督学习中存在大量关于“是与否”的二分类问题，以过滤垃圾邮件为例，假设响应变量只有两种可能取值（既0和1），此时该变量称为虚拟变量或是哑变量。线性概率模型一般并不适合作预测。这是因为虽然明知y的取值非0即1，但根据线性概率模型所作的预测值却可能出现y＞1或y＜0的不现实情形，对于二分类问题,机器学习一般不用线性概率模型。为使y的预测值总是介于[0,1]之间，在给定x
转载
2023-09-13 11:27:48
506阅读
逻辑回归算法一、逻辑回归（LR）基本概念1. 引入背景1.1 概述logistics回归1.2 模型引入1.3 构造h函数(预测函数)1.4 构造损失函数J并最小化J1.5 总结1.6 Logistics回归的梯度上升算法之Python代码实现1.6.1 批量梯度上升算法GD1.6.2 随机梯度上升算法SGD1.6.3 小批量随机梯度上升算法MSGD2. 调用Python的sklearn.lin
转载
2023-12-11 13:05:03
228阅读
在《机器学习---逻辑回归（一）（Machine Learning Logistic Regression I）》一文中，我们讨论了如何用逻辑回归解决二分类问题以及逻辑回归算法的本质。现在来看一下多分类的情况。 现实中相对于二分类问题，我们更常遇到的是多分类问题。多分类问题如何求解呢？有两种方式。一种是方式是修改原有模型，另一种方式是将多分类问题拆分成一个个二分类问题解决。 &
转载
2024-05-23 16:37:50
151阅读
R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它提供了丰富的功能和库，可以用于解决各种机器学习问题。本文将介绍如何使用R语言计算多分类AUC（Area Under Curve）。
## 1. 理解AUC
在开始之前，让我们先了解一下AUC是什么。AUC是一种用于衡量模型预测能力的指标，它表示分类器输出的正样本得分高于负样本得分的概率。AUC的取值范围是0到1，数值越高表示分类器的性能越好。
原创
2024-01-03 13:00:58
396阅读
目录一、介绍二、sigmoid函数（1）公式：（2）sigmoid函数的输入预测函数：以下是sigmoid函数代码：三、梯度上升（1）似然函数公式：概念：对数平均似然函数公式：对数似然函数代码：代码解释：梯度上升学习率：学习率的选取：参数更新： 梯度上升代码： 代码解释：四、打印散点图和线性回归图像及数据集处理1.数据集处理（1）代码思路（2）代码展现2.散点图思路解析：代码展
一看到logistics回归分类器，第一反应这个不是统计上的logistics回归嘛，其实是一样的，之前也给大家写过logistics回归的做法，今天放在机器学习的框架下再写一次。logistic regression is a supervised learning method that predicts class membership何为logistic regression?logist
转载
2024-04-01 08:42:49
98阅读
对于二分类结果变量为了便于计算，结果通常用0和1表示。对于体重或身高这样的连续型变量，总体或祥本的代表性指标是均值或中位数。而对于二分类资料，其代表性指标是结果变量中某种结果所占的比例。这些比例可以作为概率的估计值。 概率虽然易于理解，但是在Logistic回归模型中，用优势的对数值即更方便。假设P代表患病的概率，1-P 就是不患病的概率，
转载
2024-06-01 18:15:19
110阅读
逻辑回归模型 属于分类模型，二元分类器。类似的二元分类器还有决策树、随机森林、支持向量机以及神经网络。 逻辑回归模型相对于k-邻近模型，具有“运行时间”低的优势。 当数据空间很大时，预测新数据的类别需要计算这个数据点的k个“邻居”，因此需要把所有的新旧数据点都存在内存中，这通常会
转载
2023-10-08 19:13:37
256阅读
逻辑回归实现多元分类可以从两个方面入手：（1）从类别入手：将二元分类扩展到多元分类就是将多分类任务拆为若干个二分类任务求解。有一对一（OvO）、一对多(OvR)、多对多(MvM)三种拆分策略。OvO:一次选取任意两个类别的样本，在选取的两个样本之间构建一个二元分类器。如果是n个类别样本就需要构建n(n-1)/2个二元分类器。在测试一组数据时，对这n(n-1)/2个分类器的预测结果进行集成以获得最终
转载
2024-03-24 10:21:31
55阅读
我们已经知道，普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题，要想实现多个类别的分类，我们必须要改进logistic回归，让其适应多分类问题。关于这种改进，有两种方式可以做到。第一种方式是直接根据每个类别，都建立一个二分类器，带有这个类别的样本标记为1，带有其他类别的样本标记为0。假如我们有个类别，最后我们就得到了个针对不同标记的普通的logistic分
转载
2024-02-19 22:33:42
48阅读
1 多变量逻辑回归上一篇文章中笔者对于什么是逻辑回归，以及它能用来干什么做了一个详细的介绍；同时，对于如何通过开源库进行建模训练并预测也给出了详细的示例，并对训练得到的决策边界进行了可视化。因此，本篇文章将主要围绕多变量逻辑回归，多分类问题和分类评价指标这三个方面进行介绍。所为多变量逻辑回归其实就是一个样本点有多个特征属性(feature)，然后通过建立一个多变量的逻辑回归模型来完成分类任务。实质
转载
2024-04-22 16:17:27
55阅读
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）。使用课本例16-5的数据，课本电子版及数据已上传到QQ群，自行下载即可。某研究人员欲了解不同社区和性别之间居民获取健康知识的途径是否相同，对2个社区的314名成人进行了调查，其中X1是社区，社区1用0表示，社区2用1表示；X2是性别，0是男，1是女，Y是获取健康知识途径，1是传
转载
2024-02-19 22:18:36
406阅读
本文是机器学习系列的第三篇，算上前置机器学习系列是第八篇。本文的概念相对简单，主要侧重于代码实践。上一篇文章说到，我们可以用线性回归做预测，但显然现实生活中不止有预测的问题还有分类的问题。我们可以从预测值的类型上简单区分：连续变量的预测为回归，离散变量的预测为分类。一、逻辑回归：二分类1.1 理解逻辑回归我们把连续的预测值进行人工定义，边界的一边定义为1，另一边定义为0。这样我们就把回归问题转换成
转载
2024-03-25 22:18:09
121阅读
使用R语言做多分类逻辑回归。任务是 有250个样本，给定三个特征，已经人为分类完成共5组，建立模型来给新数据分类，先是使用了多元线性回归，三个自变量都比较显著，R2也有90多，实际测了下分类效果还可以。注意：使用多元线性回归的四个前提条件：线性、独立、正态、齐性。（1）自变量与因变量之间存在线性关系这可以通过绘制”散点图矩阵”进行考察因变量随各自变量值的变化情况。如果因变量Yi 与某个自变量X i
转载
2023-10-08 19:26:33
220阅读
逻辑回归算法原理及用于解决多分类问题逻辑回归算法又叫做对数几率回归，作为一种分类算法，在统计学中属于广义的线性模型。实际上逻辑回归是通过对数几率函数将线性函数的结果进行mapping，这样一来目标函数的取值空间就发生了如下的变化： 这样一来，逻辑回归就可以用来处理分类问题。一、逻辑回归的基本原理在训练时，线性回归模型在整个实数域上对于异常数据点的敏感性一致，所以用于分类效果较差。对于二分类任务，逻
转载
2024-05-06 22:55:51
129阅读
这里写目录标题前言One-VS-RestOne-Vs-One比较 OvO 和 OvR多对多 （Many vs Many）过拟合问题类别不平衡问题Sklearn实践案例总结 前言逻辑回归分类器（Logistic Regression Classifier）是机器学习领域著名的分类模型。其常用于解决二分类（Binary Classification）问题。 利用二分类学习器进行的多分类学习可以分为三
转载
2024-04-24 16:45:38
184阅读
前言本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型。在许多生活和工作的实际问题中，影响因变量的因素可能不止一个，比如对于知识水平越高的人，收入水平也越高，这样的一个结论。这其中可能包括了因为更好的家庭条件，所以有了更好的教育；因为在一线城市发展，所以有了更好的工作机会；所处的行业赶上了大的经济上行周期等。要想解读这些规律，是复杂的、多维度的，多元回归分析方法更适合解读生活的规律。由于本文为非统计的专业文章
转载
2024-02-28 10:57:21
32阅读
3）某银行从历史贷款客户中随机抽取16个样本，根据设计的指标体系分别计算他们的“商业信用支持度”()和“市场竞争地位等级”（),类别变量G中，1代表贷款成功，2代表贷款失败。表1.银行客户样本数据客户x1x2G客户x1x2G12345678403515291-2221011-122101111111119101112131415161251003505442-10131-2-2-1-1-10-1-
转载
2023-06-20 17:34:29
2700阅读
