逻辑回归笔记整理逻辑回归（Logistic Regression）首先需要明确两个概念：逻辑回归并非回归算法，而是分类算法。“回归”一词来源于最佳拟合（拟合：调整分类边界），可简单理解为用一条直线对一些数据点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），而拟合过程称为回归。logistic分类的思想：根据现有数据对分类边界建立回归公式。分类问题对于二分类问题：对于多分类问题： 若分类器使用的是回归模型，并且模
1.分类问题判断一封邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是良性的还是恶性的，这些都是分类问题。在分类问题中，通常输出值只有两个（一般是两类的问题，多类问题其实是两类问题的推广）（0叫做负类，1叫做正类）。给定一组数据，标记有特征和类别，数据如（x(i),y(i)），由于输出只有两个值，如果用回归来解决会取得非常不好的效果。 在良性肿瘤和恶性肿瘤的预测中，样本数据如下
 
1. Logistic 回归定义1.1 主要思想假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程称为回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。1.2 Logistic 回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据。 （2）准备数据
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2024-06-04 16:21:40
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逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，在实际应用中，如何评估其拟合优度是确保模型有效性的重要一步。本文将详细记录如何在线使用Python执行逻辑回归拟合优度检验的整个过程。
## 背景定位
在许多行业中，逻辑回归被用来预测事件的发生概率。然而，数据科学家们常常面临着模型未能很好拟合的数据，导致低预测准确率的问题。这一技术痛点促使我们需要一种系统的方法来检验逻辑回归模型的拟合优度，以增强模
逻辑回归的目的：寻找一个非线性函数sigmoid的最佳拟合参数。求解时使用的是最优化算法，最常用的是梯度上升法。 利用逻辑回归进行分类的中心思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 对于现有的一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟
0x00 什么是逻辑回归 Logistic Regression逻辑回归：逻辑回归既是一个回归算法，也是一个分类算法，通常用来解决二分类问题回归算法如何解决分类问题呢？逻辑回归的预测值是一个概率值，我们根据概率值的大小进行分类。概率值可以被解释为输入样本属于某个类别的概率。逻辑回归中使用 Sigmoid 函数（逻辑函数）将线性回归的预测值映射为0和1之间的概率值。例如：给你一个病人的信息，你计算出
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2024-05-03 14:23:49
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Logistic回归的目标函数Logistic回归的损失函数采用Logistic损失/交叉熵损失：其中y为真值，μ(x)为预测值为1的概率。同其他机器学习模型一样，Logistic回归的目标函数也包括两项：训练集上的损失和+正则项同回归任务，正则项R(w)可为L1正则，L2正则，L1正则+L2正则。 目标函数的最优解给定正则参数（超参数）λ的情况下，目标函数最优解：最优解的必要条件：一阶
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2024-06-16 15:27:53
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1、对数据点进行拟合就是回归。利用logistics回归分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。为了实现回归分类器，可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和带入sigmoid函数中，进而得到一个范围在0-1之间的数值。大于0.5的数据被分为1类，小于0.5分为0类。因此，logistics回归也可以看成是一种概率估计。目前，问题转化为如何求
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2024-04-10 16:57:33
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一、什么时候用？有这样一种场景，总共收集100份数据，其中男性为48个，女性为52个；在收集数据之前预期男女比例应该是4:6 (40%为男性，60%为女性)，那么预期的比例是否与实际的比例有着明显的差异性呢？类似这类希望研究数据的实际比例与预期比例是否一致。则可以使用卡方拟合优度检验。二、卡方拟合优度检验原理卡方拟合优度检验是一种非参数检验方法，其用于研究实际比例情况，是否与预期比例表现一致，它只
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2024-05-27 15:45:30
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加入正则项提升逻辑回归算法。
它使算法更倾向于“更简单”的模型（在这种情况下，模型将有更小的系数）。
这个理论助于减少过拟合，提高模型的泛化能力。
设想你是工厂的生产主管，你有一些芯片在两次测试中的测试结果。
对于这两次测试，你想决定是否芯片要被接受或抛弃。
为了帮助你做出艰难的决定，你拥有过去芯片的测试数据集，从其中你可以构建一个逻辑回归模型。
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import numpy as n
基础知识2.1定义变量1.变量名称①变量名称首字母不可用数字、空格，变量名也不可用“！、？、$、all、and”(可用汉字、拼音、符号)②变量名称不区分大小写③变量名最后一个字符不可用”. -“2.变量类型汉字——字符串3.标签相当于添加备注4.值通过添加数值和代表的标签可反映数据情况，如“1=男，2=女”2.2数据打开方式方法一：输入方法二：文件-打开-数据-选择文件方法三：文本导入
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2024-08-08 07:58:28
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可决系数coefficient of determination） 如果样本回归线对样本观测值拟合程度越好，各样本观测点与回归线靠得越近，由样本回归做出解释的离差平方和与总离差平方和越相近；反之，拟合程度越差，相差越大。 可决系数的计算式： 可决系数可以作为综合度量回归模型对样本观测值拟合优度的度量指标。 可决系数是测定多个变量间相关关系密切程度的统计分析指标,它也是反映多个自变量对因变量的
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2024-04-18 13:23:21
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假设有一个虚拟的数据集包含多对变量，即每位母亲和她女儿的身高：通过这个数据集，我们如何预测另一位身高为63的母亲的女儿的身高？方法是用线性回归。首先找到最佳拟合线，然后用这条直线做预测。 线性回归是寻找数据集的最佳拟合线，这条线可以用来做预测。如何找到最佳拟合线？这就是为什么我们需要使用梯度下降。梯度下降是一种找到最佳拟合线的工具。在深入研究梯度下降之前，先看看另一种计算最佳拟合线的方法。最佳拟合
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2024-05-08 19:28:07
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机器学习实战四（Logistic Regression）这一章会初次接触最优化算法，在日常生活中应用很广泛。这里我们会用到基本的梯度上升法，以及改进的随机梯度上升法。Logistic回归优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分裂精度可能不高原理：根据现有数据堆分类边界线建立回归公式，依次进行分类。这里的回归其实就是最佳拟合的意思。1、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类
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2024-08-15 16:33:45
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主要思想：
根据现有数据对分类边界建立回归公司，以此进行分类;
目的：
寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。
一般过程：收集数据：采用任意方法收集数据。准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。分析数据：采用任意方法对数据进行分析。训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。测试算法：一旦训练步骤完成，分
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2024-04-10 16:48:15
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综合统计量方法和正态分布的拟合优度检验方法是常用于检验数据是否呈正态分布的两类主要方法。以下是具体的检验方法：综合统计量方法：Shapiro-Wilk检验：基于W统计量，适用于各种样本大小。D'Agostino检验：结合了偏度和峰度的信息，适用于中等样本大小。Shapiro-Francia检验：使用W'统计量，特别适用于大样本。Lilliefors检验：类似于Kolmogorov-Smirnov，
Q：梯度下降法是干嘛的？A：梯度下降法是一种以最快的速度找到最优解的方法！梯度下降法流程：1，初始化theta，w0...wn2，接着求梯度gradient3，theta_t+1 = theta_t - grad * learning_ratelearning_rate是个超参数，太大容易来回振荡，太小步子太短，需要走很长时间，不管太大还是太小，都会迭代次数很多，耗时很长 知乎
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2024-09-11 11:59:38
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概念最优化算法回归：用一条直线对点（多个数据）进行拟合，（该线条称为最佳拟合直线）这个拟合过程就称作回归主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类过程：收集数据 准备数据，数值型，结构化数据格式最佳 分析数据 训练算法，大部分时间用于训练，目的是为了找到最佳回归系数。 测试算法 使用算法，首先输入一些数据，转换成对应的结构化数值，接着基于训练好的回归系数，就可以对这些数值进行简单
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2024-04-02 22:34:07
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如何判断过拟合？简单来说就是当模型在训练集上的表现效果非常好，并且远好于在测试集上的表现效果，那基本就是过拟合了。如果在训练集上表现都不好，很可能是欠拟合，，，过拟合的原因？1. 数据特征过多，而数据量不足。对于回归类的算法而言，特征越多意味着参数数量越多，模型也就越复杂，而相比之下如果数据量不足会导致过拟合，也就是模型复杂度与数据量不匹配。2. 训练集和测试集的数据特征、分布不够相似，这一点根本
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2024-05-14 22:22:14
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评判一个模型： 回归： J(Θ） 的大小，越小越好逻辑回归分类： 用错误率 err（ hΘ（x）-y）来衡量。选择模型： 分别用几次方程拟合比较合适， 把数据集分为： 训练集， 交叉验证集（cv），测试集合。分别占比6,2,2。 用训练集分别对不同的模型（不同阶）训练， 然后再交叉集上选出一个最好的模型， 然后再用测试集来得到它
