最近我们被要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险
逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例 ，时长06:48比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？ 我们考虑泰坦尼克号数据集，titanic = titan
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2023-08-24 09:43:09
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目录一、逻辑型向量与比较运算二、 逻辑运算三、逻辑运算函数一、逻辑型向量与比较运算 逻辑型是 R
的基本数据类型之一，只有两个值
TRUE
和
FALSE,
缺失时为 NA。 &
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2023-09-19 12:22:34
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逻辑回归模型（Logistic Regression Model）建模逻辑回归模型是一种 基于线性回归模型 的分类模型，将回归（regression）模型数值化（numeric）的优势用在了分类（classification）上。借助glmnet包，以iris的前100位的两种花 setosa 和 versicolor 为例library(glmnet)
## 数据处理
data <- i
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2023-08-17 09:42:32
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R语言数据分析系列之九 &nb
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2023-08-30 19:57:39
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简单逻辑回归模型可以先参考这篇文章学习下数据预览我们使用的是R自带包mtcars中的数据来举例，其中响应变量（y）是数据集中的"am"异常值检验首先来检查一下数据集的异常值（缺失、离群、重复），需要根据数据的具体情况确认是否去除，本例中不考虑重复值离群值 可以选择箱线图，mvoutlier包中的sing2等函数 在此我们选择箱线图演示，绘制数据集中预测变量（x）与am的关系，查看有无离群值：box
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2023-08-31 09:30:49
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使用R语言对"教师经济信息"进行逻辑回归分析 （1）按3:1的比例采用简单随机抽样方法，创建训练集和测试集 （2）用训练集创建逻辑回归模型 （3）用测试集预测贷款结果，并用table统计分类的最终结果 （4）计算 评价指标：总体准确率、准确（分类）率、误分类率、正例的覆盖率、正例的命中率、负例的命中率 （5）采用逐步寻优法后，重新用测试集预测贷款结果，并评估模
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2023-09-02 10:48:13
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本文主要将逻辑回归的实现，模型的检验等1.测试集和训练集（3：7比例）数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/statlog+(australian+credit+approval) austra=read.table("australian.dat")
head(austra) #预览前6行
N=length(austra$V15) #690行
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2023-08-23 19:59:49
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原文链接 拓端数据科技 / Welcome to tecdattecdat.cn
请查看一下数据在上一篇文章中，我们没有查看数据。如果我们查看单个损失的分布，那么在数据集中，我们会看到以下内容：> n=nrow(couts)> plot(sort(couts$cout),(1:n)/(n+1),xlim=c(0,10000),type="s",lwd=
逻辑回归（理论） 目录一、概论1、何为逻辑回归2、映射函数的引入3、伯努利分布二、损失函数的推导三、用逻辑回归实现多分类1、间接法：HardMax2、直接法：SoftMaxⅠ SoftMax的引入Ⅱ SoftMax的计算Ⅲ 引入SoftMax后的损失函数：交叉熵四、实战部分 一、概论 1、何为逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只
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2023-08-10 13:14:24
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逻辑回归是机器学习借用的另一种统计分析方法。当我们的因变量是二分或二元时使用它。视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险它只是表示一个只有 2 个输出的变量，例如，预测抛硬币（正面/反面）的情况。结果是二进制的：如果硬币是正面，则为 1，如果硬币为反面，则为 0。这种回归技术类似于线性回归，可用于预测分类问题的概率。为什么我们使用逻辑回归而不是线性回归？我们现在知道它
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2023-08-10 13:23:18
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作者 | 结实
理论 Logistic回归适用于二值响应变量（0,1）。模 型假 设Y服从二项分布，线性模型的拟合形式为：其中，π= μ（Y）是Y的条件均值（即给定一系列X的值时Y =1的概率），(π/1-π)为Y=1时的优势比，log(π/1-π)为对数优势比。案例1969年《今日心理》所做的一个非常有代表性的调查，该数据从601个参与者身上收集了9个变
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2023-06-20 14:40:15
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本文主要将逻辑回归的实现，模型的检验等 1.测试集和训练集（3：7比例）数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/statlog+(australian+credit+approval)austra=read.table("australian.dat")
head(austra) #预览前6行
N=length(austra$
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2023-08-23 14:59:08
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# R语言逻辑回归趋势检验p值实现
## 概述
在R语言中，逻辑回归趋势检验是一种用来判断两个或多个因素之间是否存在关联性的方法。在这篇文章中，我将教你如何使用R语言实现逻辑回归趋势检验，并计算出p值。
## 流程
下面是实现逻辑回归趋势检验的具体步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据预处理]
B --> C[拟合逻辑回归模型]
C -->
前言：Andrew Ng主讲），第3课学习笔记。 第1、2课请看：机器学习（一、二）：批梯度下降法、随机/增量梯度下降法、最小二乘法简介：在本节中，介绍局部加权线性回归算法（Loess/LWR）和Logistic回归算法。一：局部加权线性回归假设有一组数据是这样的：根据上一节线性回归算法，最小二乘法结果为：局部加权线性回归算法，是一种非参数学习
一、LR概述逻辑回归模型是一种分类模型，也是线性模型的一种。实质上是线性回归 + sigmod函数组成。sigmod函数图像：从图像中可以看出，sigmod函数将线性回归的输出映射到0~1之间。逻辑回归模型的意义旨在寻求一个判定边界θTX =0，将样本分为两类，θTX >0即为正例，θTX<0则为负例。例如，一个线性的判定边界：如果分类问题是线性不可分的， 我们也可以通过构造更复杂的h
在上一篇文章里，我们给大家介绍了之前系列里提及的线性回归的扩展部分。但医学工作者最常接触的结局预测变量多为二分类变量，比如阳性、阴性，病例、对照乃至生存、死亡这样的变量。这样我们就可以描述或推测在某些不同状况下得某种疾病的风险或者说阳性时间发生的概率。这里自然而然就引入我们今天的主题：逻辑回归模型——logistic regression model。关于逻辑回归模型，需要注意的是，
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2023-06-25 13:33:16
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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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利用R语言+逻辑回归实现自动化运营摘要逻辑回归是最常见的二分类算法之一，由于是有监督学习，训练阶段需要输入标签，而同时在变量较多的情况下，需要先经过一些降维处理，本文主要讲解如果通过R语言来自动化实现变量的降维以及变量转换，训练，测试，覆盖率以及准确度效果评估，以及生成最终评分配置表，而在标签与训练数据在可以自动化生成的情况下，配置表是能自动生成的。其中每个步骤都有详细的实现代码。主要步骤实现细节
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2023-08-24 20:55:36
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## R语言逻辑回归建模教程
### 一、整体流程
下面是使用R语言进行逻辑回归建模的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 探索性数据分析 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 拟合逻辑回归模型 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 模型应用 |
接下来，我会逐步解释每个步骤需要做什么，以及使用的代码。
### 二
# R语言逻辑回归ROC
逻辑回归是一种常用的统计建模方法，用于预测二元分类问题。它通过将线性回归模型的输出转化为概率值，并将概率值映射为类别标签。而ROC曲线是衡量分类模型性能的一种常用指标，它能够综合考虑分类器的灵敏度和特异度。在R语言中，我们可以使用`pROC`包来计算逻辑回归模型的ROC曲线。
## 准备数据
首先，我们需要准备一些数据来训练逻辑回归模型。在本文中，我们以一个虚构的糖
原创
2023-08-21 09:58:38
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