正文开始了分支逻辑运算符用在向量上，得到的也是向量逻辑运算符得到的结果TRUE和FALSE，相当于数字1和0，可以对其进行数字运算> TRUE*FALSE
[1] 0
> TRUE+TRUE
[1] 2常用的逻辑运算符逻辑运算符含义>大于<小于==等于！=不等于<=小于等于>=大于等于&与|或！非练习6.1 判断m中的元素是否在n中> m <
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2024-07-10 23:58:10
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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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大家好，我是带我去滑雪！ 本期使用R包 ElemStatLearn 的南非心脏病数据 SAheart 进行逻辑回归。其中，响应变量为chd（是否有冠心病，即coronary heart disease）。特征向量包括sbp（收缩压，systolic blood pressure）、tob
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2023-06-20 14:41:17
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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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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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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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浅谈R语言中&&,||与&,|的区别 首先,从概念上讲,&&和&都属于逻辑运算符,但是,用起来还是有一些区别,概括地讲: &&为值逻辑,&为位逻辑 说人话就是,&&是讲两个操作目的值做逻辑运算,无论操作对象是向量还是标量,返回值都是一个逻辑值;而&是讲两个对象按位比较,其返回值的长度与对象
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2023-08-04 23:37:37
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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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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$V15) #690行
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2023-08-23 19:59:49
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R语言回归分析回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 最小二乘法回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数，目标是通过减
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2023-06-21 11:23:40
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R语言环境变量的设置环境设置函数为options()，用options()命令可以设置一些环境变量，使用help(options)可以查看详细的参数信息。1. 数字位数的设置，options(digits=n)，n一般默认情况下是7位，但实际上的范围是1~22，可以随意设置位数。#这个命令，可以把R的整数表示能力设为10位。
options(digits=10)2. 扩展包的安装，使用下面的命令，
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2023-07-11 10:49:59
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5.10 表5.6的数据是1968－1983年间美国与电话线制造有关的数据，各变量的含义如下： x1——年份； x2——国民生产总值（10亿美元）； x3——新房动工数（单位：1000）； x4——失业率（％）； x5——滞后6个月的最惠利率； x6——用户用线增量（％）； y——年电话销量（百万尺双线）。 （1）建立y对x2~x6的线性回归方程。 （2）用后退法选择自变量。 （3）用逐步回归法选
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2023-08-17 07:34:03
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逻辑回归是机器学习借用的另一种统计分析方法。当我们的因变量是二分或二元时使用它。视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险它只是表示一个只有 2 个输出的变量，例如，预测抛硬币（正面/反面）的情况。结果是二进制的：如果硬币是正面，则为 1，如果硬币为反面，则为 0。这种回归技术类似于线性回归，可用于预测分类问题的概率。为什么我们使用逻辑回归而不是线性回归？我们现在知道它
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2023-08-10 13:23:18
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作者 | 结实
理论 Logistic回归适用于二值响应变量（0,1）。模 型假 设Y服从二项分布，线性模型的拟合形式为：其中，π= μ（Y）是Y的条件均值（即给定一系列X的值时Y =1的概率），(π/1-π)为Y=1时的优势比，log(π/1-π)为对数优势比。案例1969年《今日心理》所做的一个非常有代表性的调查，该数据从601个参与者身上收集了9个变
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2023-06-20 14:40:15
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本文主要将逻辑回归的实现，模型的检验等 1.测试集和训练集（3：7比例）数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/statlog+(australian+credit+approval)austra=read.table("australian.dat")
head(austra) #预览前6行
N=length(austra$
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2023-08-23 14:59:08
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R语言中，针对多类逻辑回归问题，我们可以通过一些方法来选择最优模型。在本文中，我们将介绍三种常见的方法，包括AIC、BIC和交叉验证。
1. AIC（赤池信息准则）
赤池信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）是一种用于模型选择的统计准则。它考虑了模型的拟合优度和参数数量之间的平衡。AIC越小，模型越好。
代码示例：
```R
# 使用multinom函数进
原创
2023-09-15 03:41:02
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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=
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2024-05-08 21:34:42
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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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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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