引言LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中，有几十种分类器，LR回归是其中最常用的一个。logit和logistic模型的区别:二者的根本区别在于广义化线性模型中的
目录0.引言一、概念二、工具三、建模思路四、代码1.数据读取2.数据集划分3.特征计算4.特征分箱5.转换WOE值6.特征选择7.模型训练8.模型评估9.模型验证10.分值转换0.引言评分卡建模的目的是根据现有的数据对用户的好坏进行预测，比如一个人35岁左右，正值事业上升期，拥有高学历，薪资水平稳定，那么我们根据这些特点就可以断定，这个用户大概率是有还款能力的。反之一个18岁的精神小伙，没有经济能
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2024-03-26 17:33:51
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前面的一个阶段我们已经掌握了一些线性回归的知识点，接着我们开启学习的新篇章，这将是在研究中非常重要的一部分。1. 线性回归知识点回顾基于简单或者多重线性回归，我们可以完成一下任务：(1)计算拟合直线的R2，判定模型的拟合效果。参考：线性回归中的R方与R方显著性。(2)计算R2的p值，判定R2是
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2023-08-13 21:53:18
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机器学习 - Logistic 回归动机Logistic 回归优化线性表示的角度（Logistic 分布、概率）来看凸优化的角度来看多分类one vs. oneone vs. all / rest特点与应用 (Logistic 回归实际上是处理分类问题的方法)动机在处理标签为二值的数据，即二分类任务时，如果使用基本的线性回归模型是无法准确预测的，应当以 “0”， “1”来作为模型的输出，从而判断
Logistic回归模型Logistich回归模型也被成为广义线性回归模型。
它是将线性回归模型的预测值经过非线性的Logit函数转换为[0,1]之间的概率值。
研究得是分类问题，跟之前的线性回归、岭回归、Lasso回归不同。混淆矩阵实际值
预 0 1
测 0 A B A+B
值 1 C D C+D
A+C B+D
-----------------
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2023-12-28 15:55:45
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## R语言中没有logit函数的实现方法
### 1. 理解logit函数
在开始讲解如何在R语言中实现logit函数之前，我们首先需要理解什么是logit函数。Logit函数是指将概率值转换为对数比值（log odds）的函数。在统计学和机器学习中，logit函数常用于二分类问题中的模型建立和预测。
### 2. logit函数的定义
logit函数的定义如下：
```
logit(
原创
2023-10-09 08:07:50
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# 项目方案：解决R语言vif函数缺失的问题
## 背景
在R语言中，vif函数常用于检测变量之间的多重共线性。然而，有时候我们可能会遇到vif函数缺失的问题，导致无法直接使用该函数进行分析。本文将提出一种解决方案，来解决这一问题。
## 解决方案
为了解决R语言vif函数缺失的问题，我们可以采用以下步骤：
1. 导入所需的数据集
2. 进行变量筛选和数据预处理
3. 使用其他方法来检测变量之
原创
2024-05-19 05:06:54
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# 如何处理R语言报错没有函数的情况
在R语言中，当我们调用一个不存在的函数时，会产生“找不到对象‘xxx’”的错误。这种情况通常会发生在我们自定义函数或者调用第三方包中的函数时。接下来，我将介绍一些解决这种问题的方法。
## 方法一：检查函数名拼写错误
首先，我们需要确认函数名是否拼写正确。R语言是大小写敏感的，所以函数名的大小写必须与定义时一致。比如，如果我们定义了一个函数`myFunc
原创
2024-06-07 06:18:17
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数据导入和数据整理较乏味和无聊，很容易从入门到放弃！从数据转换和可视化开始，容易看到成果，保持学习的动力。之前的推文讲了一些生信常见图形的绘制（后续会一直补充），现在开始主要依据《R数据科学》一书逐渐介绍数据分析的过程。本次根据 msleep数据集，盘一盘“列”的操作。一 载入数据和R包#载入R包
#install.packages("tidyverse")
library("tidy
回归算法 回归算法实际上是一个迭代算法。R² 衡量的是1-我们的模型没有被捕获到的信息量占真实标签中所带的信息量的比例。R²越接近于1越好。训练好的模型在测试集和训练集上表现的都非常不好——欠拟合欠拟合原因：模型学习到的样本特征太少解决：增加样本的特征数量(多项式回归)过拟合原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征解决：进行特征选择，消除关联性大的特征(很难做)正则化之岭回归线性回归也可以回归出一条曲
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2024-03-24 14:38:09
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# R语言进行Logit回归
## 概述
本文将教会你如何使用R语言进行Logit回归分析。Logit回归是一种广泛应用于二分类问题的回归方法。它可以用于预测事件发生的概率，并通过计算对数几率来表示预测结果。
我们将使用R中的glm函数进行Logit回归的建模和分析。下面将介绍整个流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[模型
原创
2023-08-16 07:33:52
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1、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。2、堆区（heap） — 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表。3、全局区（静态区）（static）—，全局变量和静态变量的存储是放在一块
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2024-06-28 12:31:30
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机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————05.Logistic回归关键字：Logistic回归、python、源码解析、测试作者：米仓山下时间：2018-10-26机器学习实战（Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington）源码下载地址：https://www.manning.com/books
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2024-07-08 05:09:53
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我们知道用企业账户打包的ipa包,可以不通过app store就可以让广大的iphone用户安装我们的app.(这些的前提是你要有$299的企业账号) 还有如果你已经有https服务器了也可以不用看这篇文章了. 其实总的就可以概括为3件事情: &n
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2024-03-10 14:28:22
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第七周学习目标知识点描述：应用广泛的二分类算法——逻辑回归学习目标：逻辑回归本质及其数学推导逻辑回归代码实现与调用逻辑回归中的决策边界、多项式以及正则化一、初识逻辑回归1.介绍1.1 线性回归能解决分类问题么？其实，线性回归是不能解决分类问题的。因为我们在使用线性回归模型时，我们实际上做了3个假设（实际上有更多的假设，这里只讨论最基本的三个）：因变量和自变量之间呈线性相关。自变量与干扰项相互独立。
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2024-04-13 11:02:06
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# R语言没有这个函数怎么办？项目方案
在使用R语言进行数据分析和可视化时，我们可能会遇到一些常用函数在R的标准库中并不存在的情况。这时我们应该如何处理呢？本文将提出一个项目方案，着重讨论如何创建自定义函数来实现特定功能，并通过数据可视化来展示结果。
## 项目背景
在数据分析中，R语言以其强大的统计功能和灵活的数据处理能力受到广泛欢迎。然而，某些分析场景可能并未被R的内置函数覆盖，例如特定
原创
2024-08-14 05:40:39
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挺多人问怎么在 Vim 中搭建 C/C++ 开发环境，我本来想找篇文章发给人家，结果网上看了一圈，要不就是内容太过陈旧，要不就是太过零碎，不成体系。2018 年了，Vim 8 发布已经一年半，各大 Linux 发行版和 Mac OS X自带的 Vim 都已经跟进到 8了，不少文章还在介绍一些十年前的老方法。于是有了这篇文章。那如何高效的再 Vim 8 中开发 C/C++ 项目呢？假设你已经有一定
Logistic回归是一种广义线性回归模型，解决的是因变量为二分类变量的预测或判别问题。一、模型建立1.Logit函数其中，当z趋向于正无穷大时g(z)趋向于1；当z趋向于负无穷大时g(z)趋向于0；当z=0时g(z)=0.5。2.Logistic模型如果将z换成多元线性回归模型的形式，，则这就是Logistic回归模型，通过Logit变换将线性回归模型的预测值转换为[0,1]之间的概率值。3.优
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2024-05-14 15:57:51
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今天在复习UNIX文件系统，用到那个read函数，但是无意中却掉到一个坑里了，用了一个多小时才找到问题根源，这里记录一下。 问题是这样的：我需要使用read和write函数把键盘输入的信息复制到输出。所以我写了如下程序： #include<stdio.h>
#define MAXSIZE 10
int main(void)
{
char c;
char buf[
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2024-06-19 17:47:09
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#1.在训练集上构建逻辑回归模型，family选择binomial，因变量为0,1 set.seed(111) #glm.train <- glm(as.factor(trainset$class) ~ ., data = trainset,family = binomial) #2.测试集上跑模型 set.se
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2023-05-18 15:22:03
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