目录逻辑回归思路分布假设sigmoid函数逻辑回归的损失函数线性代价函数交叉熵损失函数正则求解过程逻辑回归优缺点优点缺点适合数据逻辑回归思路线性回归的模型是求输出特征向量Y与样本矩阵X之间的线性关系，如果我们想要的Y是离散的话，可以对Y再做一次函数转换，变为g(Y)。如果我们设定g(Y)的值在某个实数区间的时候是类别A，在另一个实数区间是类别B，那么就得到一个分类模型。分布假设LR假设噪声是高斯分
转载
2023-11-06 19:49:40
131阅读
逻辑回归的残差分析在Python中的实现，是数据分析和模型评估中的重要环节。通过残差分析，能够识别模型中潜在的问题并优化模型预测的准确性。以下，我将详细记录如何使用Python进行逻辑回归的残差分析，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等内容。
## 环境准备
在进行逻辑回归的残差分析之前，我们需要准备合适的开发环境。首先确保Python及相关库的安装。
### 依
作者 | 何从庆 什么是回归呢？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？这篇文章将从以下三个方面介绍：1、常用的回归算法2、回归竞赛问题以及解决方案
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。1、线性回归的假设是什么？线性回归有四个假设线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同
转载
2023-09-02 16:11:19
149阅读
回归诊断主要用于检验关于回归假设是否成立，以及检验模型形式是否错误，否则我们通过最小二乘法求得的回归方程就缺乏理论依据。这些检验主要探究的问题为* 残差是否为随机性、是否为正态性、是否不为异方差。* 高度相关的自变量是否引起了共线性。* 模型的函数形式是否错误或在模型中是否缺少重要的自变量。* 样本数据中是否存在异常值。 1.残差图分析所谓残差图就是以残差为纵坐标，某一个合适的自变量为横
转载
2023-09-25 17:09:30
930阅读
逻辑回归产生的逻辑损失1.导入2.逻辑回归的代价3.损失函数4.从损失函数得出代价函数4.1 导入4.2 数据载入与分析4.3 逻辑回归的代价计算4.4 举例计算5.课后题 主要研究逻辑回归的损失和代价问题，理论与实践结合 1.导入import numpy as np
%matplotlib widget
import matplotlib.pyplot as plt
from plt_log
线性回归和逻辑回归线性模型 线性模型：给定一个测试样本，通过加权求和该样本的特征值计算其结果并作为预测值。 例如通过房子的两个特征 每年的房产税(XTAX)和房屋年龄(XAGE)，预测房子的价格。 则先通过这二维特征学出来一个式子，然后有新的房产税和房屋年龄数据时，把数据代进式子中得到的结果即预测的房屋价格线性回归线性回归问题学习也就是学出来模型的参数 例子： 如样本中只有一维特征，即函数
机器学习算法-逻辑回归线性回归1、线性回归概念2、线性回归方程3、python代码逻辑回归1、逻辑回归概念2、sigmoid函数3、逻辑回归公式4、python代码 线性回归在学习逻辑回归之前还需要简单复习一下线性回归的相关知识。1、线性回归概念线性回归(Linear Regression) 可能几乎是最简单的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它
转载
2024-07-19 15:51:32
93阅读
目录一，回归分析概述二，一元线性回归分析三，误差 四，最小二乘法的推导和求解 最小二乘法推导：利用回归直线进行估计与预测：估计标准差： 影响区间宽度的因素:五，回归直线的拟合优度判定系数：六，显著性检验：1，显著性检验包括两方面:1）线性关系检验2）回归系数检验2，线性关系检验与回归系数检验的区别:七，多元线性回归八，曲线回归分析九，多重共线性1，多重共线性带来的问题
转载
2024-05-24 21:18:47
329阅读
本博文源于《商务统计》，旨在讲述如何对线性回归分析中已经拟合好的直线做残差分析。当谈起残差，必须了解残差是y的实际值和预测值之差。线性回归模型的残差检验假定条件线性假定：X与Y之间的关系是线性的独立性假定：对于一个特定的x，它所对应的残差与其它x所对应的残差相互独立正态假定:残差服从期望为0的一个正态分布同方差假定:对于所有的x，残差的方差都是相同的残差检验的基本步骤线性关系的检验横轴自变量，纵轴
转载
2023-08-04 11:35:59
209阅读
营销预测模型的目标变量很多为一种状态或类型，如客户“买”还是“不买”、客户选择上网方式为 “宽带”还是“拨号”、营销战通道是邮件、电话、还是网络。我们把这类问题统称为 “分类”。决策树和逻辑回归都是解决“分类”问题的高手。用不同的算法解答同样的问题，自然引出了两者孰优孰劣的讨论，但迄今为止，仍然没有一个明确的结论。出现这种情况是意料之中的，因为两者的具体表现取决于数据状况和挖掘人员的水平。从算法本
转载
2024-06-07 18:20:52
41阅读
作者：chen_h 第一篇：计算股票回报率，均值和方差第二篇：简单线性回归第三篇：随机变量和分布第四篇：置信区间和假设检验第五篇：多元线性回归和残差分析第六篇：现代投资组合理论第七篇：市场风险第八篇：Fama-French 多因子模型介绍在前某章中，我们介绍了简单的线性回归，它只有一个自变量。在本章中，我们将学习具有多个自变量的线性回归。简单的线性回归模型以下列形式编写：具有 p 个变量
转载
2023-09-08 22:33:47
7阅读
目录01 线性回归的假设是什么？02 什么是残差，它如何用于评估回归模型？03 如何区分线性回归模型和非线性回归模型？04 什么是多重共线性，它如何影响模型性能？05 异常值如何影响线性回归模型的性能？06 什么是 MSE 和 MAE 有什么区别？07 L1和L2正则化是什么，应该何时使用？08 异方差是什么意思？09 方差膨胀因子的作用是什么10 逐步回归如何工作?11 除了MSE和MAE，回
转载
2023-11-23 19:31:14
14阅读
## Python线性回归残差分析
### 简介
线性回归是一种常见的机器学习方法，用于建立一个自变量与因变量之间的关系模型。在建立模型后，我们可以使用残差分析来评估模型的拟合程度和检查模型的假设是否成立。本文将介绍如何使用Python进行线性回归残差分析，并提供相关的代码示例。
### 线性回归模型
线性回归模型假设自变量和因变量之间存在一个线性关系，可以用以下方程表示：
```
Y = a
原创
2023-08-19 06:03:17
1076阅读
本篇介绍如何检验回归结果是否符合模型假设，以及样本中是否存在异常点。本篇使用的主要工具包是car，包名是Companion to Applied Regression的缩写，该包提供了许多用于模型检验的函数。初始模型如下：library(car)
library(dplyr)
DATA <- mtcars[, c("mpg", "wt", "qsec", "drat")]
model <
转载
2024-04-02 13:23:42
165阅读
考试会有上机题目！！！4.1 异方差产生的背景和原因4.1.1 异方差产生的原因就是当随机扰动项和模型中的解释变量（自变量）存在某种相关性，就会出现异方差比如：1、研究收入和购买量的关系，低收入家庭以日用品较多，但是高收入的家庭消费差异较大，导致消费模型的不同！ 4.1.2 异方差性带来的问题解决:加权最小二乘估计、BOX-COX变换法、方差稳定性变换法4.2 一元
线性回归模型线性回归模型被假设为其中 和 b 被称为模型参数，通过调节合适的 和 b 的大小，可以使得预测值更接近真实数据。但是 和 b 值的大小，我们可以有很多个选项，那么如何比较不同的 和 b 之间，哪一组预测的输出更接近真实数据呢？因此，我们引入了代价函数（Cost fuction）代价函数（Cost f
1. 线性回归 利用数理统计学中的回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法。 表达形式： y = ax + b + e ( e 为误差服从均值为0的正态分布，不是一个定值，也称为残差)，当 e 的平方和最小时，可以称之为最佳回归线性方程。2. 拟合 把平面上一系列的点用一条光滑的曲线连接起
转载
2024-02-26 21:25:51
26阅读
【回归分析】[6]--残差分析在这一节，我们讨论一下关于残差的问题。主要是为了验证四个假设。
1. 关于模型形式的假定：模型关于参数是线性的-- 通过观察Y-- X的散点图;
2. 关于误差的假定：a.方差服从正太分布 b.均值为0 c.方差相同 &n
转载
2023-08-03 10:37:41
192阅读
来源 | 机器学习研习院回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。一、线性回归的假设是什么线性回归有四个假设：线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线
