逻辑回归和线性回归的区别1）线性回归要求变量服从正态分布，logistic回归对变量分布没有要求。 2）线性回归要求因变量是连续性数值变量，而logistic回归要求因变量是分类型变量。 3）线性回归要求自变量和因变量呈线性关系，而logistic回归不要求自变量和因变量呈线性关系 4）logistic回归是分析因变量取某个值的概率与自变量的关系，而线性回归是直接分析因变量与自变量的关系可以认为逻
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2024-03-10 20:29:15
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1.分组数据的Logistic回归 例1： 在一次住房展销会上,与房地产商签订初步购房意向书的共有名 顾客,在随后的3个月的时间内,只有一部分顾客确实购买了房屋.购买了房屋的顾客记为1,没有购买房屋的顾客记为0,以顾客的年家庭收入为自变量x,对下面表所示的数据, x n m p y
1 1.5 25 8 0.32 -0.753771802
2 2.5 32 13 0.4
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2024-05-13 09:52:42
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.ROC 上回我们提到，ROC曲线就是不同的阈值下，以下两个变量的组合（如果对Sensitivity和Specificity两个术语没有概念，不妨返回，《分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1): 混淆矩阵》，强烈建议读者对着看）： Sensitivity（覆盖率，True Positive Rate） 1-Specificity (Specificity, 负例的覆盖率，
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2024-08-23 07:43:32
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在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下，被预测变量可能是二元变量，即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等，对于这类问题，线性回归将束手无策。这个时候就需要另一种回归方法进行预测，即Logistic回归。一、Logistic模型简介Logistic回归模型公式如
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2023-06-16 20:30:53
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逻辑回归之ROC曲线的绘制关于ROC曲线的绘制过程，通过以下举例进行说明假设有6次展示记录，有两次被点击了，得到一个展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序号，后面的表示点击（1）或没有点击（0）。然后在这6次展示的时候都通过model算出了点击的概率序列。下面看三种情况。1 曲线绘制1.1 如果概率的序列是（1:0.9,2:0.7,3:0.8,4:0.6,5:0.
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2023-10-20 10:37:16
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# R语言中的逻辑回归与ROC曲线
在数据科学和机器学习领域，逻辑回归是一种重要的分类方法。通过分析不同变量对二元结果的影响，它可以帮助我们理解变量之间的关系及其对结果的预测能力。本文将介绍怎样在R语言中执行逻辑回归，并利用ROC曲线评估模型的性能。
## 逻辑回归简介
逻辑回归是通过逻辑函数（Logistic Function）来建模二元变量的回归分析方法。它输出一个事件发生的概率值，通常
ROC曲线也叫受试者工作曲线，原来用在军事雷达中，后面广泛应用于医学统计中。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)，以真阳性率(灵敏度)为纵坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。 ROC曲线主要应用于二分类结局，比如是否死亡，疾病诊断，肿瘤复发等等，可以用于自变量为连续变量的截点判定。 可以做ROC曲线的软件很多，如SPSS,R语言，Stata, SAS等等，既往我们已
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2023-09-12 17:22:21
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# R语言条件logistic回归
## 介绍
在统计学中，logistic回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。它适用于预测一个二元变量的概率，即某个事件发生的概率。在R语言中，我们可以使用条件logistic回归来解决这类问题。
## 原理
Logistic回归是一种广义线性模型。它假设因变量服从伯努利分布，并通过使用逻辑函数（logit函数）来建立自变量与因变量之间的关系。数学
原创
2023-11-27 13:30:15
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ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。预测正类（+1）和负类（-1）的分类器的混淆矩阵具有以下结构：预测/参考类 +1 -1 +1 TP FP -1 FN TN 这里，TP表示真阳性的数量（模型正确预测正类），FP表示误报的数量（模型错误地预测正类），F...
原创
2021-05-12 14:14:07
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ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。预测正类（+1）和负类（-1）的分类器的混淆矩阵具有以下结构：预测/参考类 +1 -1 +1 TP FP -1 FN TN 这里，TP表示真阳性的数量（模型正确预测正类），FP表示误报的数量（模型错误地预测正类），F...
原创
2021-05-12 14:22:59
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在讨论ROC曲线之前，首先让我们在逻辑回归的背景下考虑校准和区分之间的区别。 良好的校准是不够的对于模型协变量的给定值，我们可以获得预测的概率。如果观察到的风险与预测的风险（概率）相匹配，则称该模型已被很好地校准。也就是说，如果我们要分配一组值的大量观察结果，这些观察结果的比例应该接近20％。如果观察到的比例是80％，我们可能会同意该模型表现不佳 - 这低估了这些观察的风险。 我们是否应满足于使用
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2024-06-14 19:40:37
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回归分析回归回归分析类型简单线性回归lm()函数线性拟合常用函数可视化：plot（）多元回归逐步回归法全子集回归法 回归根据一大堆数据，找到内在规律 （模拟一个最好的解释曲线，由自变量可以计算得到因变量）回归分析类型回归分析简单可以分为线性回归和非线性回归： 线性回归：简单线性、多项式、多元线性、Logistic回归等（类似于一元一次方程、一元多次方程、多元多次方程） 非线性回归：简单线性回归注
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2023-06-25 14:12:56
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# R语言绘制Logistic模型列线图校准曲线ROC曲线
## 1.流程概述
在R语言中绘制Logistic模型的列线图、校准曲线和ROC曲线通常需要以下步骤：
1. 数据准备
2. 构建Logistic模型
3. 绘制列线图
4. 绘制校准曲线
5. 绘制ROC曲线
## 2.详细步骤及代码实现
### 2.1 数据准备
```R
# 导入数据
data
原创
2024-04-24 05:44:11
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在R语言中，可以使用ggplot2包和其他相关包来绘制Logistic回归模型的列线图（Calibration Plot）、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）以及相应的AUC（Area Under the Curve）值。以下是一个基本的示例，展示了如何使用R语言来完成这些任务：
首先，确保你已经安装了ggplot2、caret和pROC这
原创
2024-05-08 09:11:04
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文章目录一、理论基础1.拟合与回归2. Sigmoid函数3.基于最优化方法的最佳回归系数确定3.1梯度上升法二、代码实现1.数据集可视化2.使用梯度上升寻找最佳的参数3.画出决策边界4.随机梯度上升算法5.算法改进：改进随机梯度上升算法6.回归系数与迭代次数的关系三、实际案例：从疝气病症预测病马死亡率1.数据处理2.测试算法：用逻辑回归进行分类四、总结1.Logistic回归的优缺点1.1优点
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2024-07-08 14:23:22
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1.概述(x1,x2,…,xn)之间的关系的这一种多分量分析方法，简单讲就是研究某些特征条件出现时，结果是否会发生。例如根据病人的年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等因素来判断某人是否得了胃癌。2.LR分类器[w0,w1,…,wn] 当测试样本数据输入时，这组权重与测试数据按照线性相乘，得到： X=w0+w1∗x1+…+wn∗xn 这里x1,x2,…,xn是样本的n个特征值。例如上述例
## ROC曲线在R语言中的实现
### 一、流程概述
为了实现ROC曲线的绘制，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和数据 |
| 步骤二 | 计算模型的预测概率 |
| 步骤三 | 设置不同的阈值 |
| 步骤四 | 计算对应的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR） |
| 步骤五 | 绘制ROC曲线 |
| 步
原创
2023-08-31 04:21:12
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交互作用效应(p for Interaction)在SCI文章中可以算是一个必杀技，几乎在高分的SCI中必出现，因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性，不仅如此，交互作用还可以使用来进行数据挖掘。在既往文章中，我们已经介绍了怎么使用R语言可视化visreg包对交互作用进行可视化分析（见下图），
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2023-07-31 15:16:47
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绘制ROC曲线及P-R曲线描述ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）以假正率（FPR）为X轴、真正率（TPR）为y轴。曲线越靠左上方说明模型性能越好，反之越差。ROC曲线下方的面积叫做AUC(曲线下面积)，其值越大模型性能越好。P-R曲线（精确率-召回率曲线）以召回率(Recall)为X轴，精确率(Precision)为y轴，直观反映二者的关系
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2023-08-21 12:57:15
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之前的推文中介绍了ROC曲线的本质以及两面性： ROC阳性结果还是阴性结果？并详细介绍了如何手动计算真阳性率/假阳性率，以及怎样计算多个，并把点连接成线，变成ROC曲线：ROC曲线纯手工绘制这些现在都有成熟的R包可以帮我们搞定，不需要我们手动计算。不过这些包在计算AUC时，默认是计算阳性结果的AUC，这在实际情况中有时会遇到问题，大家在使用时最好手动指定，到底是计算谁的AUC，关于ROC
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2023-11-15 15:47:56
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