其他机器学习系列文章见于专题：机器学习进阶之路——学习笔记整理，欢迎大家关注。1. 前言 从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为“特征选择”。特征选择是一个重要的数据预处理过程，进行特征选择的原因如下：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合；去除不相关特征，降低学习难度。 常见的特征选择方法大致可以分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。2. 过滤式选择 过滤式方法先对数据集
提到逻辑回归相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸])，本文就逻辑回归的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。1. 原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲逻辑回归是怎么一回事。1.1 梯度下降法请参考我的另一篇文章，在这里就不赘述。链接如下：李小文：梯度下降的原理及Python实现zhuanlan.zhihu.com1.2 线性回归请参考我的另一篇文章，在这里就不
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2024-08-20 13:20:58
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在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：0. 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；1. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年
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2024-05-07 19:20:17
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特征选择*无效变量不相关变量，多余变量统计方式的特征选择方差阈值化、卡方检验、ANOVA检验及T检验、皮尔森相关系数高度相关特征的选择（多余变量）模型方式的特征选择决策树、逻辑回归，随机森林，XGBoost模型会自动选择变量递归式的特征选择。将特征慢慢消除，限制到特定范围内。 当输入增加，就必须增加数据，不然模型就会不稳定，无效变量不相关变量，多余变量 Redundancy：两
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2024-04-22 06:51:22
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# 逻辑回归在特征筛选中的应用
逻辑回归是一种常见的分类算法，在实际应用中往往需要对特征进行筛选以提高模型的效果和减少计算开销。本文将介绍如何使用 Python 中的逻辑回归算法进行特征筛选。
## 逻辑回归简介
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法，它使用逻辑函数（logistic function）将输入特征映射到一个二元输出。逻辑函数的表达式如下：
$$
P(Y=1|X)
原创
2024-04-27 03:59:08
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# Python逻辑回归特征处理
## 引言
在机器学习中，特征处理是一个非常重要的步骤。通过对原始数据进行特征处理，可以提高模型的准确性和性能。本文将教你如何使用Python进行逻辑回归特征处理。
## 逻辑回归特征处理流程
下面是逻辑回归特征处理的整个流程，我们将逐步展开每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
原创
2023-09-01 07:27:34
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1、概述用于训练的数据集特征对模型的性能有着极其重要的作用，如果训练数据中包含一些不重要的特征，可能导致模型的泛化性能不佳。降维--是指在某些限定条件下，降低特征个数。2、方法低方差过滤法如果一个特征的方差很小，说明这个特征包含的信息很少，模型很难通过该特征区分对象相关系数法通过计算特征的相关系数，发现具有相关性的特征，根据相关性的强弱，进行特征的选择。皮尔逊相关系数斯皮尔曼相关系数PCA（主成分
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2024-10-19 18:11:43
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第二天（神经网络基础一）需要掌握及应用 - 掌握 * 知道逻辑回归的算法计算输出、损失函数 * 知道导数的计算图 * 知道逻辑回归的梯度下降算法 * 知道多样本的血量计算 - 应用 * 应用完成向量化运算 * 应用完成一个单神经元神经网络的结构1.1 Logistic 回归逻辑回归是一个主要用于二分分类类的算法。那么逻辑回归是给定一个x,输出一个该样本属于1对应类预测概率y = P(y = 1|x
# Python逻辑回归逐步选择教程
作为一名刚入行的小白，你可能对如何实现Python逻辑回归逐步选择感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的指导，帮助你理解整个过程并实现它。
## 逐步选择流程
首先，让我们通过一个表格来了解实现逻辑回归逐步选择的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 导入必要的库 |
| 3 | 构建逻
原创
2024-07-18 15:22:27
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逻辑回归概述逻辑回归(Logistic Regression) 实质上是分类模型，常用于二分类。逻辑回归因为简单，可并行化，可解释强而受到广泛关注。二分类(逻辑分类)是常见的分类方法，用于将一批样本或数据划分到两个类别。比如将成绩划分为及格与不及格两个类别：姓名成绩分类ai590engine611enginelong1001逻辑函数逻辑回归是一种广义的线性回归，其原理是利用线性模型根据输入计算输出
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2024-05-26 16:39:00
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logistic回归，又叫对数几率回归。首先强调，这是一个分类模型而不是一个回归模型！一、logistic回归和线性回归的关系既然logistic回归名字中都带有“回归”二者，所以二者是有联系的。 首先给出线性回归模型： 写成向量形式为： 同时“广义线性回归”模型为：注意，其中g(~)是单调可微函数。 下面我们便从线性回归的回归模型引出logistic回归的分类模型！！！我们知道上述线性回归模型只
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2024-02-21 19:24:55
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文章目录什么是特征收缩或者特征选择设置和数据加载线性回归（Linear Regression）偏差方差均衡最佳子集回归（Best Subset Regression）岭回归（Ridge Regression）LASSO弹性网（Elastic Net）最小角度回归（Least Angle Regression）主成分回归（Principal Components Regression）偏最小二乘法
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2024-06-03 16:04:46
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逻辑回归 Logistic Regression逻辑回归虽然 称为回归，但也是一个分类模型，而且常用于二分类任务。逻辑回归假设输出是通过以下算法从输入生成的： 给定输入 以及参数（1）计算（2）应用逻辑函数 得到 （3）在0和1之间均匀的生成一个随机数， （4） 由于最终的输出取决于第三步中生成的数，因此这是一个概率算法。关于
Python 数据科学入门教程：机器学习：回归引言和数据欢迎阅读 Python 机器学习系列教程的回归部分。这里，你应该已经安装了 Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及 Pandas 和 Matplotlib。pip install numpy
pip install scipy
pip install scikit-learn
pip install matplotlib
p
本文所有代码及数据可下载。Scikit Learn 篇：Light 版scikit learn内置了逻辑回归，对于小规模的应用较为简单，一般使用如下代码即可from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_t
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2024-06-12 22:14:33
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# 单因素逻辑回归特征筛选教程
在数据科学和机器学习的领域，特征筛选是一个重要的步骤，尤其是在构建模型之前。单因素逻辑回归是一种基本的统计分析方法，可以帮助我们评估每一个特征与目标变量之间的关系。本文将详细介绍如何通过 Python 实现单因素逻辑回归特征筛选，并提供具体的代码和注释。
## 流程概述
在开始编写代码之前，了解整个流程是很重要的。以下是实现单因素逻辑回归特征筛选的主要步骤：
连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？Q:CTR预估，发现CTR预估一般都是用LR，而且特征都是离散的。为什么一定要用离散特征呢？这样做的好处在哪里？A:在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：0、 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代。(离散特征的增加和减少
机器学习理论知识要点总结-线性回归和逻辑回归作者本是一个转行机器学习的小白，在七月在线学习，接触了一系列机器学习中的模型、参数、算法等内容，现在还不是拎得很清楚，所以收集资料写此博客。旨在加深对算法及优化方法，损失函数及参数的理解。线性模型:线性模型形式简单，易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入
协同过滤仅仅使用有限的用户行为信息，逻辑回归算法模型大多引入用户行为、用户特征、物品特征和上下文特征等，从CF逐步过渡到综合不同特征的机器学习模型。（1）逻辑回归模型 将用户特征（年龄、性别等）、用户行为（收藏
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2024-09-09 22:24:01
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对模型参数进行限制或者规范化能将一些参数朝着0收缩（shrink）。使用收缩的方法的效果提升是相当好的，岭回归（ridge regression，后续以ridge代称），lasso和弹性网络（elastic net）是常用的变量选择的一般化版本。弹性网络实际上是结合了岭回归和lasso的特点。Lasso和Ridge比较Lasso的目标函数：Ridge的目标函数：ridge的正则化因子使用二阶范数，
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2024-05-21 23:03:10
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