回顾发现，李航的《统计学习方法》有些章节还没看完，为了记录，特意再水一文。0 - logistic分布如《统计学习方法》书上，设X是连续随机变量，X服从logistic分布是指X具有以下分布函数和密度函数： F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γ f(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γ1+e−(x−μ)/γ 其中
μ是位置参数，
γ是形状参数，logistic分布函数是一条
多数情况下，变量关系研究是问卷研究的核心，变量关系研究包括相关分析，线性回归分析，中介作用分析，调节作用分析等，并且如果因变量Y值是分类数据，则会涉及Logistic回归分析。相关分析是研究两两变量之间的相关关系情况，线性回归分析或者Logistic回归分析均是研究影响关系，区别在于线性回归分析的因变量Y值是定量数据，而Logistic回归分析的因变量Y值是分类数据。中介作用或者调节
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2023-11-10 21:35:43
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单因素logistic回归 python 是一种用于二分类问题的统计方法，其通过分析自变量与因变量之间的关系，为数据科学家提供了强有力的工具。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Python中实现单因素logistic回归，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展。
### 环境准备
在实施单因素logistic回归之前，确保环境的正确配置是至关重要的。Python与其他技
使用Tensorflow进行算法设计与训练的核心步骤：·(1)准备数据·(2)构建模型·(3)训练模型·(4)进行训练以上步骤就是使用Tensorflow进行算法设计与训练的核心步骤，贯穿后面介绍的具体实战。下面以一个单变量的线性方程来展示：方程：Y =w * x + b数据集：人工数据集，随机生成一个近似采样随机分布，w= 2， b=1，噪声最大振幅0.4 人工数据集 首先，导入相关库
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2024-03-21 10:48:59
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广义线性模型已经不再局限于各个变量之间得服从正态分布和连续性变量要求；其主要采用最大似然估计法进行系数计算，可应用于非常多的特定场景。常用的有两个：logistics回归----解决通过一系列连续性或类别型变量来预测二值结果变量；Posion回归-------解决通过一系列连续性或类别型变量来预测计数型结果变量；我们将通过AER包的Affair数据集（国外婚外情调查数据）来探究是哪些具体的、重要的
一、逻辑回归（Logistics 回归）直观印象逻辑回归是用来解决分类问题，比如给定一个肿瘤的直径大小（x），要预测出它是良性（0）还是恶性（1），如图1-1。 【图1-1】如图中我们可以直观地看到，当尺寸大于3cm，是恶性肿瘤的概率就比较大，当尺寸大于5cm，几乎百分之百是恶性的。于是图中的关系就可以转换成概率与尺寸的函数图像，如图1-2所示。
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2024-03-19 06:51:45
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1.总概述在监督学习中，根据预测值的连续与否可将监督学习分为回归问题（regression）以及分类(classification)问题。若预测值为连续值，则其为回归问题，例如房价和股价的估计；若预测值为离散值，则其为回归问题，例如对颜色的判别（此时有固定的类别，如红色蓝色和绿色三色的判断）。 在回归问题中，可以分为线性回归（linear regression）以及logistic回归（logis
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2024-07-21 17:03:16
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1.工作原理2. Logistic回归的优缺点优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。3. Logistic回归的一般流程收集数据：采用任意方法收集数据。准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。分析数据：采用任意方法对数据进行分析。训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳
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2023-12-06 22:01:19
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上期学习了怎样汇总单因素 Cox 回归的结果，这期学习单因素 Logistic 回归分的汇总，由于使用的是 coxph****和 glm 两个函数结果的展示有所不同，因此整理过程略有不同，但是提取的信息是一致的。01 单因素 Logistic 回归分析方法Logistic 回归模型是一种概率模型它是以某一事件发生与否的概率 P 为因变量，以影响 P的因素为自变量建立的回归模型，分析某事件发生的概率
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2023-07-27 21:41:37
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在研究X对于Y的影响时，如果Y为定量数据，那么使用多元线性回归分析(SPSSAU通用方法里面的线性回归)；如果Y为定类数据，那么使用Logistic回归分析。结合实际情况，可以将Logistic回归分析分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析，如下图。Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X
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2024-06-16 08:49:50
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Logistic回归虽然名字叫”回归” ，但却是一种分类学习方法。使用场景大概有两个：第一用来预测，第二寻找因变量的影响因素。 一 从线性回归到Logistic回归 线性回归和Logistic回归都是广义线性模型的特例。 假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程： y =β0 +β1*x
什么是逻辑回归Logistic 函数由来Logistic 常规步骤构造预测函数hDecision boundary决策边界Cost function代价函数成本函数Simplified cost function and gradient descent简化版代价函数及梯度下降算法Advanced optimization其他优化算法Multi-class classification One-
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2024-02-19 22:56:55
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在SCI论文中，我们经常可以看见一些这样的表格，大多数命名表格 2.，主要用来表示原因和结果的单因素分析的关系或者是分组变量的关系，也就是单因素分析，那这样一张表格该怎么完成呢？01 单因素回归分析方法单因素回归分析就是在构建回归模型时，只纳入一个因素进入到回归模型中进行拟合，其理论上也应该属于单因素分析的范畴，只不过是用到了稍微高级一点的回归方法而已。单因素回归分析有三种方法，那么三种方法该怎么
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2023-12-06 19:22:53
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在上一期我们讲了logistic回归分析的策略，有很多读者朋友反馈理解比较困难，所以本我们用一个案例来解析一下神奇的logistic回归，希望能帮助大家理解。例：某研究观察某基因对糖尿病抑郁的影响，选择了132名抑郁&糖尿病患者，另选了632名糖尿病患者，检测他们的基因表达，并整理成下表形式。 【分析思路】步骤1：确定分析方法该研究是诊断性研究，目的是看基因对抑郁
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2023-10-20 15:21:43
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logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用。一、算法定义假设在多个独立自变量?1，?2，… 作用下，记y取1的概率是p=P(y=1|X)，取0的概率则为1-p取1和取0的概率之比为p/(1-p)，称为事件的优势比（odds），对odds取自然对数即得logistic变换logit( p ) = ln( p/
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2024-01-28 02:08:30
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在对临床数据的探索分析工作中，我们经常会使用Logistic回归分析去探索影响疾病的发生、发展的重要影响因素，或应用Logistic回归模型进行相关的预测分析。但是在进行Logistic回归分析时，样本含量的估计常常是令临床科研工作者最头痛的一件事了。常常纠结选哪些作为自变量或选多少个合适，因为大家通常采取的办法是选取研究中拟纳入的协变量个数的10～15倍（也有教科书上指出：经验上病例和对照的人数
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2024-07-22 21:25:28
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讲前小碎话Logistic回归是一种线性分类模型，通常用来解决线性二分类或多分类问题。无论是在李航老师的《统计学习方法》书中，还是在吴恩达老师的机器学习课程中，都是先假设随机变量x服从Logistic分布，即有如下的分布函数和概率密度函数：可是为什么定义这样的分布函数和概率密度函数，对于初学者来说，还是很难理解的。我们从Logistic回归的来源（也就是从贝叶斯学习发展来的）来理解其的基本思想，会
一、logistic回归分析简介 logistic回归是研究观察结果（因变量）为二分类或多分类时，与影响因素（自变量）之间关系的一种多变量分析方法，属于概率型非线性回归。 利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里“回归”是指通过最优化方法找到最佳拟合参数集，作为分类边界线的方程系数。通
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2024-03-04 02:15:33
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一、逻辑回归的作用logistic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。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。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（Y）就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量（X）就可以包括很多了，如年龄
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2023-11-06 19:23:10
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在这一章里面，我们将处理一下结构化数据，并使用logistic回归对结构化数据进行简单的分类。1.1 logistic回归介绍logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），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 wx + b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将wx+b作为因变量，即y =wx
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2024-02-13 14:55:40
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