1. 什么是逻辑回归 逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值，怎么进行分类呢？不用担心，伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。 也就是把Y的结果带入一个非线性变换的Sigmoid函数中，即可得到[0,1]之间取值范围的数S，S可以把它看成是一个概率值，如果我们设置概率阈值为0.5，那么S大于0.5可以看成是正样本，小
书上介绍，属于最优化算法，也确实如此，就像怎么工作时间短并且又做得好一样。 主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此分类。因为需要计算距离，需要数值型数据；因为工作原因，挑选的数据需要预测性强、容易获得、容易解读等等，算法的大部分时间用于训练，为了找到最佳的回归系数。 因为个人数学极差，理解公式很费劲，书中
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2024-03-20 07:43:53
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Datawhale本期主题是详细总结一下机器学习各大常用算法的优缺点，十分值得收藏
目录 正则化算法(Regularization Algorithms)集成算法(Ensemble Algorithms)决策树算法(Decision Tree Algorithm)回归(Regression)人工神经网络(Artificial Neural Network)深度学习(De
数理统计小论文（一）#摘要 近年来，中国旅游业保持了高速增长，已然成为国民经济发展的新兴增长点，对于旅游业增长势头的了解、预测变得十分重要。 本文借助R语言，通过逐步回归分析近年来国内旅游收入与多个因素的相关关系，并通过显著性检验对解释变量进行取舍，最终得到关于国内旅游收入的回归方程，借此对旅游业的发展势头进行后验性的预测。 #关键词 国内旅游，逐步回归，显著性检验，AIC;#引言 近年来，随着国
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2024-04-24 16:15:41
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一、Logistic回归与多元线性回归不同，logistic回归可以用来解决分类问题，其中二项Logistic回归通常可以解决是否购买、是否流失等二分类问题，而多项Logistic回归可以用于多分类的操作。本篇先介绍二项的logistic回归1.1为什么Logistic回归可以用来解决分类问题？回顾多元线性回归问题的经验，可以发现多元线性回归的目标是数值型变量，假定为y，y的取值范围是全体实数，即
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2024-08-15 19:26:02
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What is 逐步回归（stepwise regression）？逐步回归是回归分析中一种筛选变量的过程，我们可以使用逐步回归从一组候选变量中构建回归模型，让系统自动识别出有影响的变量。理论说明：逐步回归，是通过逐步将自变量输入模型，如果模型具统计学意义，并将其纳入在回归模型中。同时移出不具有统计学意义的变量。最终得到一个自动拟合的回归模型。其本质上还是线性回归。逐步回归的三种实现策略：正向（F
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2023-10-24 22:40:17
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box-cox 由于线性回归是基于正态分布的前提假设，所以对其进行统计分析时，需经过数据的转换，使得数据符合正态分布。 Box 和 Cox在1964年提出的Box-Cox变换可使线性回归模型满足线性性、独立性、方差齐性以及正态性的同时，又不丢失信息。 &n
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2024-03-05 03:55:15
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# Logistic逐步回归Python
Logistic回归是一种广泛使用的统计方法，用于二元分类问题。在这种情况下，我们的目标是预测一个二元结果，例如“是”或“否”，“成功”或“失败”。Logistic回归模型通过将线性回归模型的输出通过Logistic函数转换为概率，从而实现这一目标。
在某些情况下，我们可能希望逐步选择变量，以构建一个逐步回归模型。逐步回归是一种选择相关预测变量的方法，
原创
2024-07-26 04:17:39
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逻辑回归（Logistic Regression）是一种常见的统计学习方法，用于建立二分类模型。它通过将线性回归模型的输出转换为概率值，从而进行分类预测。逻辑回归的核心思想是使用一个称为“逻辑函数”（logistic function）或“Sigmoid函数”的特殊函数。这个函数可以将任何实数映射到0和1之间的概率值范围内。逻辑函数的公式如下：g(z) = 1 / (1 + e^(-z))其中，g
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2024-06-18 09:16:30
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简介回归的目的是通过研究自变量X与因变量Y之间的相互关系识别重要的变量，剔除次要的变量，即逐步回归的思想判断相关性的方向，正还是负估计变量的权重，即回归系数在x=x0处对y做预测，对y做区间估计常见的回归分析有五类：线性回归(OLS, GLS)、0-1回归(Logistic 回归)、定序回归(probit 定序回归)、计数回归(Possion 回归)和生存回归，其划分的依据均为因变量Y的类型。因变
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2024-02-01 08:43:41
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单决策树C4.5由于功能太简单，并且非常容易出现过拟合的现象，于是引申出了许多变种决策树，就是将单决策树进行模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新的模型组合+决策
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2024-05-27 16:43:06
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主成分分析与因子分析的区别1. 目的不同：2. 线性表示方向不同：3. 假设条件不同：主成分分析中不需要有假设；因子分析的假设包括：各个公共因子之间不相关，特殊因子之间不相关，公共因子和特殊因子之间不相关。4. 提取主因子的方法不同：因子分析抽取主因子不仅有主成分法，还有极大似然法，主轴因子法，基于这些方法得到的结果也不同；主成分只能用主成分法抽取。5. 主成分与因子的变化：当给定的协方差矩阵或者
一、逻辑回归介绍逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logis
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2023-08-09 15:29:19
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回溯法也是算法中比较重要的，是一种试探法，和蛮力法差不多。
回溯法与蛮力法的区别就是，回溯法有预判功能，一旦前方经过计算不满足约束条件或者前方不可能再具有最优解，则回头从另一方向进行搜索。
回溯法一般的解空间是用一棵树表示的。我们再上一篇稍稍提到了回溯法的这个词汇，本篇来介绍回溯法的概念。回溯法和蛮力法（穷举法）是差不多的算法。回溯法也是一个一个试探，然后找到一个最优解的算法。但是它们的最大区别就
Logistic回归概念 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和
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2023-08-30 07:51:14
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参考教程：B站教程?课讲的挺垃圾的，主要还是看pdf?pdf其实也蛮垃圾的，主要还是看文献1和2通过该例，我们尝试用年龄、肿瘤大小、肿瘤扩散等级来预测癌变部位的淋巴结是否含有癌细胞。 无法使用多元线性回归模型的原因，老师在这里提到“因为残差不满足正态性、无偏性、共方差性等假设”。（←也是一种思路，可以与之前从吴恩达老师那里学的思路进行比较。）步骤1步骤2 因变量自然就是癌变部位xxx，协变量在这里
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2024-01-09 17:04:30
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# 使用Python进行Logistic逐步回归剔除变量的实现
Logistic回归是一种广泛用于二分类问题的统计模型，可以通过逐步回归方法来选择最优的特征。逐步回归通过逐步添加或剔除变量来提高模型的性能。在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用Python实现Logistic逐步回归剔除变量。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个过程的步骤。以下是实现Logistic逐步回归剔除变量的基本流
文章目录一、综述二、常见的回归分析三、对于相关性的理解四、一元线性回归模型五、对于回归系数的解释六、内生性七、四类线性模型回归系数的解释八、对于定性变量的处理——虚拟变量
X
X
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2024-03-18 09:48:43
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在生存分析中，探究生存时间的影响因素是一个重要的研究内容，通过KM和log-rank test检验的方法，只能够处理单个二分类因素的生存数据。当想探究多个因素或者离散型变量对生存时间的影响时，我们就需要借助于cox回归方法。cox回归的全称如下cox proportional hazards regression model称之为cox等比例风险回归模型， 对应的公式如下将上述公式进行log转换，
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2023-08-25 16:40:43
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文章目录引言1.最优子集法2.向前逐步选择3.向后逐步选择4.双向挑选 引言，在python中没有找到直接计算AIC,BIC的包，自定义也很复杂，这里使用1.最优子集法(i) 记不含任何特征的模型为 ?0 ，计算这个 ?0 的测试误差。 (ii) 在 ?0 基础上增加一个变量，计算p个模型的RSS，选择RSS最小的模型记作 ?1 ，并计算该模型 ?1 的测试误差。 (iii) 再增加变量，计算p-
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2023-10-21 18:40:06
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