在真实工作场景中，有多种算法依据借贷数据集建立模型，主要使用的算法有逻辑回归、神经网络、决策树、贝叶斯信念网、GBDT算法等，本系列文章旨在为刚入门和对模型感兴趣的同学介绍传统风控模型算法之一——逻辑回归。前方高能！准备发车！逻辑回归算法逻辑回归(LogisticRegression)又称为逻辑回归分析，经常被用于分类，是常用的预测算法之一。通过学习历史数据的特性预测新数据的表现结果。例如，可以将
1：逻辑回归与线性回归的联系与区别 答：逻辑回归与线性回归都属于广义线性回归模型。 线性回归中使用的是最小化平方误差损失函数，对偏离真实值越远的数据惩罚越严重；逻辑回归使用对数似然函数进行参数估计，用交叉熵作为损失函数。 逻辑回归首先把样本映射到[0,1]之间的数值，这就归功于sigmoid函数，可以把任何连续的值映射到[0,1]之间，数越大越趋向于0，越小越趋近于1。 2：逻辑回归的原理 答：逻
文章目录一、逻辑回归1、基本概述2、问题二、逻辑回归的损失函数三、梯度下降法的具体推导过程（可忽略只记住公式即可）1.推导2.代码实现逻辑回归算法 一、逻辑回归1、基本概述逻辑回归是用来解决分类问题的。如图，逻辑回归是将样本特征与概率结合起来，得到的是一个数（概率），从这点来说，逻辑回归是一个回归问题。但是得到概率之后，通过概率来将样本分类，从这点来看，逻辑回归是一个分类问题。但是逻辑回归只能解
Task02 sklearn逻辑回归Demo一、学习内容概括通过一个小例子，掌握逻辑回归的sklearn函数调用使用。学习地址、参考资料：1.阿里云天池-AI训练营机器学习：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicampml?invite_channel=1&accounttraceid=7df048c2ce194081b514fd
Logistic逻辑回归分析logistic模型的基本介绍python中实现logistic回归模型的评价混淆矩阵ROC曲线，AUC值 Logistic模型是经典的用于分类问题的模型，通常用于判断一件事物的好坏或将其分类。本文着重介绍logistic模型的在二分类上的应用，对于数学的推导证明则省略，logistic模型还有很多拓展的使用，如正则化、通过惩罚项调整系数等都值得学习研究，但本文不做
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2023-08-05 10:46:22
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本篇文章主要是介绍逻辑回归处理真实案例中一些很关键的细节，是边写代码边说，更好理解。1.读取数据/分析数据特点import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
path = "data"+os.sep+"creditcard.csv";
pdData = pd.read_csv(path
逻辑回归模型是针对线性可分问题的一种易于实现而且性能优异的分类模型。我们将分别使用Numpy和TensorFlow实现逻辑回归模型训练和预测过程，并且探讨在大规模分布式系统中的工程实现。从零构建首先，我们通过Numpy构建一个逻辑回归模型。 我们定义shape如下：\(X\):（n,m）\(Y\)：(1,m)\(w\):（n,1）\(b\):（1） 其中\(n\)代表特征维数，\(m\)代表样本个
# 使用Python中的StatsModels进行逻辑回归
逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，主要用于二分类问题。与线性回归不同，逻辑回归使用的是逻辑函数来限制预测值在0和1之间，这使其非常适合处理二分类任务。本文将介绍如何使用Python中的StatsModels库进行逻辑回归，并提供示例代码和可视化图表。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归的核心思想是通过一个线性组合来预测某一事件发生的
数据挖掘类比赛必备模型，四种实现方法，你值得拥有。数据科学竞赛是学习各类算法、深入理解数据科学、提升和挑战自己的绝佳机会，而这些竞赛中有一些常用的模型。近日，有开发者在 GitHub 上开源了一个包含数据挖掘类比赛常用模型的项目，主要涵盖二分类、多分类以及回归任务。项目代码全部使用 Python 实现。项目地址：https://github.com/QLMX/data_mining_models该
线性回归（1）线性回归的主要内容：有兴趣可以玩一下这个游戏：是猜相关系数的，给你一些散点图，猜相关系数，很难猜对，说明看图说明相关性不靠谱！（2）线性回归怎么做？数学公式一个简单线性回归的例子：ols： 拟合优度：（3） 假设检验 线性回归这位老师用的是statsmodels做的。这就是用线性回归拟合出来的模型！使用这个函数可以直接得到模型的一
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2023-05-26 15:49:26
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P.S. 不知道怎么如何更好地显示数学公式和排版文章。所以如果觉得文章下面格式乱的话请自行跳转到上述链接。后续我将不再对数学公式进行截图，毕竟行内公式截图的话排版会很乱。看原博客地址会有更好的体验。上一篇文章介绍如何使用sklearn进行线性回归预测。接下来本文将深入原理，了解线性回归是如何工作的。基础概念线性回归为何叫线性？实际上，像在处理Google的股票统计数据时，我们使用线性回归是在这堆数
回归分析回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法。它用于分析事物之间的统计关系，侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系，以帮助人们准确把握变量受其他一个或多个变量影响的程度，进而预测提供科学依据。在大数据分析中，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。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型，以及发现变量之间的因果关系。回
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2023-09-24 21:22:28
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本文将通俗易懂的介绍逻辑回归的基本概念、优缺点和实际应用的案例。同时会跟线性回归做一些比较，让大家能够有效的区分 2 种不同的算法。什么是逻辑回归？线性回归的位置如上图所示，它属于机器学习 - 监督学习 - 分类 - 逻辑回归。扩展阅读：《一文看懂机器学习！(3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法)》《一文看懂监督学习(基本概念+4步流程+9个典型算法)》逻辑回归(Logistic Regre
1、背景知识1.1 插值、拟合、回归和预测 插值、拟合、回归和预测，都是数学建模中经常提到的概念，而且经常会被混为一谈。插值，是在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。 插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。拟合，是用一个连续函数（曲线）靠近给定的离散数据，使其与给定的数据相吻合。 因此，插值和拟合
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2021-05-07 10:48:04
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基于Python的岭回归与LASSO回归模型介绍及实践岭回归与LASSO回归模型是线性回归模型的延申，在多元线性回归模型中我们知道，回归模型的参数估计公式推导的结果是：，可知，得到的前提是矩阵 计算行列式| 计算行列式：|行列式结果接近于0，其逆矩将偏向于无穷大，从而使得回归系数也被放大）。针对该问题的解决办法，岭回归模型可以非常巧妙地解决这个问题，具体做法是在线性回归的目标函数之上添加一个的正则
前言我在本科的时候接触过用LASSO筛选变量的方法，但了解不多。这几天在公司实习，学习到特征选择，发现还有个LARS是经常和LASSO一起被提起的，于是我临时抱佛脚，大概了解了一下LARS的原理。在看文章的时候发现很多人提到Solution Path这样一个概念，起初很费解，后来看了Efron等人的"Least Angle Regression"论文，算是明白了一些。不过本人由于懒，原文后面数学证
各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中线性回归算法的实例应用，并介绍正则化、岭回归方法。在上一篇文章中我介绍了线性回归算法的原理及推导过程：【机器学习】(7) 线性回归算法：原理、公式推导、损失函数、似然函数、梯度下降本节中我将借助Sklearn库完成波士顿房价预测，带大家进一步学习线性回归算法。文末附python完整代码。那我们开始吧。1. Sklearn 库实现1.1 线性回归
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2023-10-30 20:52:44
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## Python多项式回归(statsmodels)实现流程
### 1. 简介
多项式回归是一种回归分析方法，它是在线性回归模型的基础上，通过增加自变量的高次项来拟合非线性关系。在Python中，我们可以使用statsmodels库来实现多项式回归。
### 2. 实现步骤
下面是实现多项式回归的基本步骤，我们将通过一个表格来展示它们：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
1、线性回归
由上图我们可以看到，线性回归能够对连续值结果进行拟合并预测。其回归方程为：
y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn=xTβ
y
=
β
0
逻辑回归的常见面试点总结：（逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。）逻辑回归和线性回归的联系和区别参考原文：逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。线性回归决策函数：hθx=θ
