1、哑变量的概念 在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。 但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型
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2024-03-16 13:27:10
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今日课程内容内容回顾回归分析-逻辑回归哑变量的设置哑变量回归分析包含1个哑变量和一个数值二元逻辑回归：概率、评估内容回顾1.回归分析
依据哑变量分为：不包含---一元、二元、多元回归分析
包含---逻辑回归、多元逻辑回归
线性回归：
步骤：
明确目标，确定因变量和自变量
绘制散点图，确定数据的线性分布
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2023-11-20 02:03:17
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多元线性回归是研究一个连续型变量和其他多个变量间线性关系的统计学分析方法，如果在自变量中存在分类变量，如果直接将分类变量和连续性变量统一纳入模型进行分析是有问题的，尤其是无序分类资料，即使进入了模型，也难以解释，因此分类资料纳入模型最佳的方式是设置哑变量。在SPSS软件中，做Logistic回归时，直接有选项可以将分类变量设置哑变量，但是在做多元线性回归时，分析过程中没有设置哑变量的选项，就需要对
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2023-08-11 19:38:35
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在用多元线性回归模型进行统计推断之前，我们需要知道该模型的基础假设。假设我们有n个因变量Y及自变量X1，X2，...，Xk的值，我们想推断多元回归方程Yi= b0 + b1X1i + b2X2i + ... + bkXki +εi。为了从多元线性回归模型中得出有效的推论，我们需要进行以下六个假设，这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提：1、因变量Y和自变量X1，X2，...，Xk之间的关系是线
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2024-04-25 09:00:20
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一.算法逻辑回归决策树集成学习（随机森林，Adaboost，GBDT，XGBOOST，LightGbm）二.特征工程三.模型评估与优化一. 算法1.逻辑回归Q : 逻辑回归的优缺点，在金融领域相比其他算法有什么优势，局限性在哪？1）优点：实现简单，速度快，占用内存小，可在短时间内迭代多个版本的模型。模型的可解释性非常好，可以直接看到各个特征对模型结果的影响，可解释性在金融领域非常重要，所以在目前业
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2024-08-16 14:26:28
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在机器学习的特征处理环节，免不了需要用到类别型特征，这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。通常根据模型的需要，类别型特征需要进行哑变量处理，即按照特征类别进行编码，一般一个类别为k的特征需要编码为一组k-1【避免引起多重共线性】个衍生哑变量，这样就可以表示特征内部所有的类别（将其中基准比较类设为0，当k-1个哑变量都为0时，即为基准类）。这种哑变量的编码过程在R和Python中的有成熟的
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2024-05-10 22:39:24
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# R语言cox回归分类变量
Cox回归是一种常用的生存分析方法，它可以用来评估一个或多个自变量对生存时间的影响。在R语言中，我们可以使用`survival`包来进行Cox回归分析。本文将介绍如何在R语言中使用Cox回归处理分类变量。
## Cox回归简介
Cox回归模型是一种半参数回归模型，它假设风险比（hazard ratio）是自变量的函数。在生存分析中，我们通常关心的是生存时间（Su
原创
2024-07-18 11:39:18
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逻辑回归算法简介逻辑回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。比如探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率。例如，想探讨某疾病发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是发生疾病组，一组是未发生疾病组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否患病，即“是”或“否”，为两分类变量，自变量就可以包括很多了，例如年龄、性别、饮食习
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2024-01-03 16:54:49
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朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。所以朴素贝叶斯也常用于自然语言处理 NLP 的工具。sklearn 机器学习包sklearn 的全称叫 Scikit-learn，它给我们提供了 3 个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB)和伯努利朴素贝叶斯(Be
生存分析 三大块内容：1，描述性的生存率、中位生存期、生存曲线等，常用Kaplan-meier法2，比较分析两组的生存曲线是否有差别，log-rank检验（单个因素）3，cox比例风险回归类似logistic回归，多个变量对Y的影响，得到一个概率值，只不过加了时间多花点时间聊聊cox的感受 首先理解一个概念风险函数（hazard function）h(t)=f(t)/S(t)
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2024-05-13 10:02:34
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哑变量与逻辑回归数据部分数据：admit,gre,gpa,rank
0,380,3.61,3
1,660,3.67,3
1,800,4,1
1,640,3.19,4
0,520,2.93,4
1,760,3,2
1,560,2.98,1
0,400,3.08,2
1,540,3.39,3
0,700,3.92,2
0,800,4,4
0,440,3.22,1
1,760,4,1
0,700,3.0
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2023-08-24 09:35:30
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#简单线性回归：
##常用绘图：
fit<-lm(weight~height,data=women)
summary(fit)
plot(women$height,women$weight,xlab="Height (in inches)",ylab="Weight (in pounds)")
abline(fit)
fit2<-lm(mpg~wt+I(wt^2),data
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2024-01-21 08:08:49
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我们既往已经在文章《手把手教你使用R语言制作临床决策曲线》介绍了怎么使用rmda包制作了临床决策曲线，但是rmda包只能制作logistic回归模型的临床决策曲线，原来制作COX回归模型的stdca包R上下载不到。有粉丝留言向我推荐了ggDCA包，今天来演示一下怎么使用ggDCA包制作COX回归模型临床决策曲线。 ggDCA包由我们R语言大神，南方医科大学的博导Y叔制作，使用ggDCA包可以制作l
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2023-07-31 10:49:03
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# 多元线性回归与哑变量在R语言中的应用
多元线性回归是一种用于建模因变量与多个自变量之间关系的统计分析方法。在实际应用中，自变量往往包含分类变量，这时我们需要借助哑变量（Dummy Variables）来处理这些分类数据。本文将介绍如何在R语言中进行多元线性回归分析，并使用哑变量来提高建模的准确性，最后提供相关的代码示例。
## 理解哑变量
哑变量是将分类数据转换为数值数据的一种方法。例如
简 介逐步回归是回归分析中一种筛选变量的过程，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。当影响因素比较多的时候，变量间常常存在着各种各样的关系，单因素的分析结果往往不可靠，我们常常采用的解决方案是多因素的回归分析。而在进行多因素的回归分析时，如何处理无统计学意义的变量是避不开的问题：保
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2024-09-15 19:18:49
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数学名词离散化和面元划分 ：就是分组，进行相应的计算
对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是：连续变化的数据
例如下面是一组人的年龄数据，现在要按照年龄划分为不同年龄的4组（即把数据拆分为4个面元），
分别为“18到25”、“25到35”、“35到60”及“60以上。为了实现分组，需要使用pandas的cut函数：
pandas返回的是一个特殊的Categorical对象。你可以将其看作一组表
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2024-06-02 18:18:35
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0X01 前言变量之间关系可以分为两类：函数关系：反映了事务之间某种确定性关系相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；相关系数(r)可以衡量这种相关关系。r的取值范围是[-1,1]，r=1表示完全正相关！r=-1表示完全负相关！r=0表示完全不相关。为什么要对相关系数进行显著性检验？1)实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到
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2023-11-08 19:42:15
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在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR），那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作，然后再对离散的特征，进行one-hot编码或哑变量编码。这样
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2024-07-31 18:15:52
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COX比例风险模型（cox proportional-hazards model）是英国统计学家D.R.COX于1972年提出的一种半参数回归模型，它可同时研究多个风险因素和事件结局发生情况、发生时间的关系，从而克服了简单生存分析中单因素限制的不足。01COX回归分析特点 鉴于临床数据的特殊性，COX回归比起一般的多重线性回归和Logistic回归在临床研究中具有更为广泛的应用。为了突出COX回归
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2023-11-24 10:28:58
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虚拟变量作为自变量，放在回归方程中在教科书里面讲的都很多，笔者以前在学习的时候觉得虚拟变量较之方差分析，还有更多惊喜。谢宇老师的《回归分析》书中对虚拟变量做了高度的总结与归纳。 之后在文章末提到一个应用： 应用一：使用dummy包设置哑变量  
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2024-05-21 22:14:35
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