机器学习-逻辑回归预测乳腺癌案例import numpy as np
import pandas as pd
# 机器学习
import sklearn
# 逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 切割训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
在理性的基础上，所有的判断都是统计学。——Calyampudi Radhakrishna Rao正如一个法庭宣告某一判决为“无罪”而不为“清白”，统计检验的结论也应为“不拒绝”而不为“接受”——Jan Kmenta 我们知道，统计推断有两类：参数估计与假设检验。参数估计是利用样本信息推断未知的总体参数，而假设检验则是先对总体参数提出一个假设值，然后利用样本信息判断这一假设是否成立。在假设检验中，“
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2024-05-05 17:51:23
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引言 TensorFlow 是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。它是一个不严格的“神经网络”库，可以利用它提供的模块搭建大多数类型的神经网络。它可以基于ＣＰＵ或ＧＰＵ运行，可以自动使用ＧＰＵ，无需编写分配程序，主要支持Python编写。MNIST 是一个巨大的手写数字数据集，被广泛应用于机器学习识别领域。MNIST有60000张训练集数据和10000张测试集数据，每一个训练元素都是28*
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2024-08-03 15:37:23
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Logistic回归的优缺点：优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高适用数据类型：数值型和标称型数据Sigmoid函数：sigmoid函数性质：当x为0时，Sigmoid函数值为0.5。随着x的增大，对应的Sigmoid值将逼近于1；随着x的减小，sigmoid值将逼近于0。上述的z，由下面的公式得出：其中的向量x是分类器的输入数据，向量w也就是我们要找到的最佳系数#
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
1.样本正反例基本概念TP: True Positive 指正确分类成为正的样本数，实际为正，预测为正 FP: False Positive 指错误分类为正的样本数，实际为负，预测为正 FN: False Negative 指错误分类为负的样本数，实际为正，预测为负 TN: True Negative 指正确分类为负的样本数，实际为负，预测为负TP+FP+T
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
Logistic回归文章目录Logistic回归逻辑函数决策边界代价函数梯度下降求解多元分类（一对多）过拟合及解决线性回归的正规化Logistic回归的正规化例题源码线性分类问题偏导建立分类器决策边界非线性分类问题特征映射正规化代价函数正则化梯度决策边界 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。 逻辑函数我
逻辑回归是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。1. 模型介绍Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 Logistic 回归的本质是：
Logistic回归可以被看成是一种概率估计。我们在每个特征上乘一个回归系数，然后所有值相加，总和带入sigmoid函数，得到一个0~1之间的数值，大于0.5的被分到1类，小于0.5的被分到0类别中。一、理论基础用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。“回归”源于最佳拟合，表示要找到的最佳拟合参数。
优点：计算代价不高，易于理解和实现
缺点：
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2023-12-19 14:12:38
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在流行病学研究中，在研究两种因素的关联性研究时，通常在论文的表1时，往往会根据暴露因素进行分组，然后分析不同暴露组的基本特征，这时候连续变量会采用均数（标准差）表示，分类变量采用频数（构成比/率）表示，但这里往往给出的原始值，但有时候部分论文会给出校正均值和校正率，部分同学可能会很困惑，比如下面这篇文章的表1：这篇文章是研究慢阻肺和骨密度的相关性，因此表1给出了健康者和慢阻肺患者其他基本特征。上表
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2024-08-13 14:25:38
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机器学习就是样本中有大量的x（特征量）和y（目标变量）然后求这个function。求函数的方法，基于理论上来说，大部分函数都能找到一个近似的泰勒展开式。而机器学习，就是用数据去拟合这个所谓的“近似的泰勒展开式”。 实际面试时很看重和考察你的理论基础，所以一定一定要重视各个算法推导过程中的细节问题。这里主要介绍：logistic回归，随机森林，GBDT和Adaboost1.逻辑回归逻辑回归从统计学的
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2024-08-11 16:56:25
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Logistic回归学习笔记Logistic回归学习线路预备知识：建议先去B站学习一下信息量，熵，BL散度，交叉熵的概念。Logistic回归的函数模型损失函数、损失最小化架构对数损失作为损失函数损失最小化架构分类函数最大概率分类函数阈值分类函数Logistic回归的优化算法梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降坐标下降 Logistic回归学习线路预备知识：建议先去B站学习一下信息量，熵，BL散度
交互作用效应(p for Interaction)在SCI文章中可以算是一个必杀技，几乎在高分的SCI中必出现，因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性，不仅如此，交互作用还可以使用来进行数据挖掘。在既往文章中，我们已经介绍了怎么使用R语言可视化visreg包对交互作用进行可视化分析（见下图），
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2023-07-31 15:16:47
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1.概述(x1,x2,…,xn)之间的关系的这一种多分量分析方法，简单讲就是研究某些特征条件出现时，结果是否会发生。例如根据病人的年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等因素来判断某人是否得了胃癌。2.LR分类器[w0,w1,…,wn] 当测试样本数据输入时，这组权重与测试数据按照线性相乘，得到： X=w0+w1∗x1+…+wn∗xn 这里x1,x2,…,xn是样本的n个特征值。例如上述例
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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作者：SAS_Miner
分类回归树 classification and regression tree(C&RT) racoon优点（1）可自动忽略对目标变量没有贡献的属性变量，也为判断属性变量的重要性，减少变量数据提供参考；（2）在面对诸如存在缺失值、变量数多等问题时C&RT 显得非常稳健（robust）；（3）估计
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2024-09-15 20:40:54
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前言基于上一期的理论知识，我们本期跟大家分享一下如何通过Python和R语言完成Logistic回归分类器的构建。大家都知道，Logistic模型主要是用来解决二元分类问题，通过构建分类器，计算每一个样本为目标分类的概率，一般而言，我们会将概率值0.5作为分类的阈值，即概率值P大于等于0.5时判别为目标分类，否则为另一种分类。本次分享的数据是基于用户信息（年龄、性别和年收入）来判断其是否发生购买，
目录1 对数几率回归原理分析1.1 引入1.2 损失函数1.3 求最优解2 对数几率回归实践Logistic回归的一般过程Logistic回归的优缺点Logistic回归算法描述（改进的随机梯度下降）《机器学习实战》第五章代码解析 5-1 Logistic回归梯度上升优化方法5-2 画出数据集和Log
logistic回归模型是最成熟也是应用最广泛的分类模型，通过学习和实践拟通过从入门、进阶到高级的过程对其进行总结，以便加深自己的理解也为对此有兴趣者提供学习的便利。一、有关logistic的基本概念 logistic回归主要用来预测离散因变量与一组解释变量之间的关系最常用的是二值型logistic。即因变量的取值只包含两个类别 例如：好、坏 ；发生、不发生；常用Y=1或Y
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2024-01-08 17:30:46
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