逻辑回归含义及优缺点逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势:优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价
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2023-12-12 18:21:05
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逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测二元变量的概率。它被广泛应用于各个领域，例如医学、金融和市场研究等。在本文中，我们将介绍逻辑回归的基本原理以及如何用R语言进行交叉验证。
## 1. 逻辑回归的原理
逻辑回归是一种通过拟合逻辑函数来预测二元变量的概率的方法。它基于被称为“对数几率”的函数，其定义如下：
$$
P(y=1|x) = \frac{1}{1+e^{-z}}
$$
其中，$P(
原创
2023-12-20 08:27:50
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请查看一下数据在上一篇文章中，我们没有查看数据。如果我们查看单个损失的分布，那么在数据集中，我们会看到以下内容：> n=nrow(couts)> plot(sort(couts$cout),(1:n)/(n+1),xlim=c(0,10000),type="s",lwd=
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2024-05-08 21:34:42
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# R语言逻辑回归模型实现指南
## 引言
在数据分析和机器学习领域，逻辑回归是一种常用的分类模型。它被广泛应用于客户流失预测、信用评分、医疗诊断以及广告点击率预测等问题。本文将引导刚入行的小白开发者学习如何使用R语言实现逻辑回归模型。
## 逻辑回归模型简介
逻辑回归模型是一种用于解决二分类问题的线性模型。它基于输入特征的线性组合，通过一个逻辑函数（通常是sigmoid函数）将线性组合的
原创
2023-08-31 04:19:11
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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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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
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2024-08-14 19:37:13
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机器学习的一些概念有监督数据集有标签，包括：分类、回归无监督数据集无标签，包括：聚类泛化能力数据迁移的能力过拟合、欠拟合（方差和偏差以及各自解决办法）含义偏差/方差解决办法欠拟合模型不能很好地拟合数据高偏差（high bias）使用更强的模型过拟合模型过度拟合数据，泛化能力不足高方差（high variance）正则化、dropout交叉验证在训练集中分出一部分，作为测试来测试性能，以调节超参数线
在分类问题中，交叉熵的本质就是【对数】似然函数的最大化逻辑回归的损失函数的本质就是【对数】似然函数的最大化最大似然估计讲解： https://www.jianshu.com/p/191c029ad369参考统计学习方法笔记 P79softmax 通过Softmax回归，将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题。通过公式 softmax损失函
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2024-05-06 22:03:46
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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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学习机器学习的第一个模型是线性回归。除了作为一个简单的理解算法，结合正确的特征，还可以是一个强大的预测模型。在本文中，我们将在Python中构建一个线性回归模型，并应用梯度下降的优化技术来降低成本函数。以下是我们将要讨论的主题：线性回归：模型的解释和概念;梯度下降：关于GD及其变化的解释;代码实现：通过编写Python代码来演示学习的概念;线性回归线性回归是一种基本的预测算法，能够找到两个或多个变
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2024-04-27 19:43:29
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1. 逻辑回归算法描述（是什么？）1.1 逻辑回归的定义可以答作用：用于分类的回归算法，被广泛用于估算一个实例属于某个特定类别的概率。比如：这封电子邮件属于垃圾邮件的概率是什么？某人患病的概率?明天下雨的概率明天下雨的概率如果预估概率超过50%，则模型预测该实例属于该类别（称为正类，标记为“1”），反之，则预测不是；也就是负类，标记为“0”。这样它就成了一个二分类器。逻辑回归处理的常见的时二分类或
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2024-03-19 09:03:21
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目前为止，在机器学习的过程中，回归分析由如下几部分构成：线性回归（LinearRegression）：这一类问题就是我们高中所学习过的回归问题。我们常使用最小二乘法逼近进行拟合，有时候也使用最小化“拟合缺陷”（最小绝对误差回归）或者在桥回归中最小化最小二乘损失函数的惩罚；拟合方程：一般来说，线性回归都可以通过使用最小二乘法求出其方程，计算出对于y=bx+a的直线，一般的，影响y的因素不止一个，设
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2024-05-05 23:08:22
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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。在实际应用中，Logistic模型主要有三大用途：1）寻找危险因素，找到某些影响因变量
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2023-05-18 20:10:07
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# R语言逻辑回归模型列线图
逻辑回归是一种应用广泛的统计分析方法，用于建立预测二分类变量的模型。在R语言中，我们可以使用`glm()`函数来拟合逻辑回归模型，并使用`plot()`函数来绘制列线图，以了解自变量对因变量的影响。
## 什么是逻辑回归？
逻辑回归是一种用于预测二分类变量的统计模型。它基于线性回归模型的基础上，使用了sigmoid函数将线性输出转换为概率值。逻辑回归模型的输出是
原创
2023-12-09 11:02:02
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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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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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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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逻辑回归场景一在训练的初始阶段，我们将要构建一个逻辑回归模型来预测，某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者，想通过查看申请学生的两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。为了完成这个预测任务，我们准备构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。1.1 查看
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2024-03-23 10:33:37
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前言回归与分类是机器学习中的两个主要问题，二者有着紧密的联系，但又有所不同。在一个预测任务中，回归问题解决的是多少的问题，如房价预测问题，而分类问题用来解决是什么的问题，如猫狗分类问题。分类问题又以回归问题为基础，给定一个样本特征，模型针对每一个分类都返回一个概率，于是可以认为概率最大的类别就是模型给出的答案。但有时模型给出的每一类的概率并不满足概率的公理化定义，这时就要用到softmax回归。交
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2024-04-06 13:35:16
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