回归分析是对多个自变量(又称为预测变量)建立一个函数来预测因变量(又称为响应变量的值)。 例如，银行根据房屋贷款申请人的年龄、收入、开支、职业、负担人口，以及整体信用限额等因素，来评估申请人的房贷风险。 线性回归 线性回归是利用预测变量的一个线性组合函数，来预测响应变量的统计分析方法，该线性回归模型的形式如下： y = c0 + c1x1 + c2x
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2023-09-14 16:27:37
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内容来自Andrew老师课程Machine Learning的第三章内容的Solving the Problem of Overfitting部分。
一、The Problem of Overfitting（过拟合问题）
1、下面是线性回归的例子，图一、图二、图三反映了三种情况，下见图注释。 2、下面是logistic回归的例子，同样，图一、图二、图三反映了三种情况： 3、过拟合问题产生
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2024-03-10 19:53:14
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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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逻辑回归是拟合回归曲线的方法，当y是分类变量时，y = f（x）。典型的使用这种模式被预测Ÿ给定一组预测的X。预测因子可以是连续的，分类的或两者的混合。
原创
2021-05-12 14:20:12
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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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逻辑回归是拟合回归曲线的方法，当y是分类变量时，y = f（x）。典型的使用这种模式被预测Ÿ给定一组预测的X。预测因子可以是连续的，分类的或两者的混合。
原创
2021-05-19 23:37:38
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看了胡江堂介绍logistic回归的文章，总觉得还是有点不理解，所以我自己也来写一下，看看到底是哪里搞不懂。解决分类问题有多种思路，包括应用支持向量机、决策树等算法。还有一种较常规的做法是采用广义线性回归中的logistic回归或probit回归。广义线性回归是探索“响应变量的期望”与“自变量”的关系，以实现对非线性关系的某种拟合。这里面涉及到一个“连接函数”和一个“误差函数”，“响应变量的期望”
机器学习实战 5.1Logistic回归基础介绍一、前言本文结合apachecn和Jack Cui的文章进行整合 加上自己的看法 旨在把Logistic解释清楚~本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨来个Star把谢谢~：Github代码地址二、Logistic回归与梯度上升算法Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的，例如预测明天是否会下雨。首先，
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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# R语言 logistic回归实现教程
## 概述
在这篇文章中，我们将学习如何使用R语言实现logistic回归模型。logistic回归是一种常用的分类算法，用于预测二分类问题。我们将逐步介绍整个实现过程，并提供相应的代码和注释解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[拆分数据集]
B --> C[模型训练]
原创
2023-08-31 09:20:29
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# 用R语言拟合logistic模型
在数据分析和机器学习领域，logistic回归是一个重要的模型。它被用于预测一个二分类问题的概率。本文将介绍如何在R语言中拟合logistic模型，并使用示例代码说明其应用。
## 什么是logistic回归
Logistic回归是一种广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM），它用于建立一个分类模型，预测一个二分类问题的
原创
2023-07-22 12:51:07
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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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我们已经讲过怎么使用R语言进行logistic回归并做内部验证，今天来讲讲怎么使用Stata来做logistic回归并做内部验证，Stata较R来说的优势是操作相对简单，可以界面操作，比SPSS功能又强大一些，废话不多说，进入正题。 还是使用既往我们的乳腺癌数据，我们先来看看数据： age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结阳性，histgrad表示病理组织
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2023-08-12 20:33:51
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logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法可解决的问题: 因变量为二分类的称为二项logistic回归，因变量为多分类的称为多元logistic回归。因变量的类型:可为连续变量、等级变量、分类变量。适用性 两元因变量的logistic回归模型方程讲解一个自变量与Y关系的回归模型如：记为p
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2024-01-24 13:47:47
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Cox比例风险模型也是多因素回归模型的一种，在考虑结局时，还加入了时间因素的影响。列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），用来把多因素回归分析结果（logistic回归和cox回归）用图形方式表现出来，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。根据模型中各个影响因素对结局变量
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2023-08-11 13:35:39
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Logistic回归模型在临床应用十分广泛，可以用于预测、诊断等。上次我们说了COX回归使用C-index进行外部验证，今天我们来说说Logistic回归使用AUC进行外部验证。Logistic回归模型同样也要进行校准度和区分度的评价，关于校准度和区分度的概念就不说了，自行百度把。 首先我们得选出两个相同指标的数据集，一个用于建模，一个用于验证，我发现R语言的survival数据集刚好自带了两个数
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2023-08-01 13:14:19
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目录一、逻辑回归简介及应用二、逻辑回归的原理（1）sigmoid函数（2）输入和输出形式 （3）基于目标函数求解参数w三、逻辑回归代码复现一、逻辑回归简介及应用 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测
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2024-01-02 17:08:47
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文章目录前言一、多因素logistic回归分析1. 数据准备2. 回归分析 前言logistic回归分析是医学统计分析过程中常用的一种影响因素分析的方法，最常用的是二元logistic回归分析，即以二分类数据为因变量的logistic回归分析。上次已经和大家分享了批量进行logistic回归分析的代码，接下来将分享多因素logistic回归分析的代码。一、多因素logistic回归分析多因素lo
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2023-08-17 17:50:41
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logistic是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集，因此，logistic训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化方法.例如：在两个类的情况下，函数输出0或1，这个函数就是二值型分类器的sigmoid函数； &n
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2023-12-09 13:14:35
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让我们看一个经济学的例子：假设你想购买一定数量q的特定产品。如果单价是p，那么你会支付总金额y。这是一个线性关系的典型例子。总价格和数量成正比。如下所示：但购买和出售，我们可能要考虑一些其他相关信息，就像当：购买显著数量很可能是我们可以要求并获得折扣，或购买更多更重要的是我们可能会推高价格。这可能...
原创
2021-05-12 14:20:56
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