机器学习算法-逻辑回归线性回归1、线性回归概念2、线性回归方程3、python代码逻辑回归1、逻辑回归概念2、sigmoid函数3、逻辑回归公式4、python代码 线性回归在学习逻辑回归之前还需要简单复习一下线性回归的相关知识。1、线性回归概念线性回归(Linear Regression) 可能几乎是最简单的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它
转载
2024-07-19 15:51:32
93阅读
作者 | 何从庆 什么是回归呢？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？这篇文章将从以下三个方面介绍：1、常用的回归算法2、回归竞赛问题以及解决方案
线性回归和逻辑回归线性模型 线性模型：给定一个测试样本，通过加权求和该样本的特征值计算其结果并作为预测值。 例如通过房子的两个特征 每年的房产税(XTAX)和房屋年龄(XAGE)，预测房子的价格。 则先通过这二维特征学出来一个式子，然后有新的房产税和房屋年龄数据时，把数据代进式子中得到的结果即预测的房屋价格线性回归线性回归问题学习也就是学出来模型的参数 例子： 如样本中只有一维特征，即函数
目录逻辑回归思路分布假设sigmoid函数逻辑回归的损失函数线性代价函数交叉熵损失函数正则求解过程逻辑回归优缺点优点缺点适合数据逻辑回归思路线性回归的模型是求输出特征向量Y与样本矩阵X之间的线性关系，如果我们想要的Y是离散的话，可以对Y再做一次函数转换，变为g(Y)。如果我们设定g(Y)的值在某个实数区间的时候是类别A，在另一个实数区间是类别B，那么就得到一个分类模型。分布假设LR假设噪声是高斯分
转载
2023-11-06 19:49:40
131阅读
逻辑回归产生的逻辑损失1.导入2.逻辑回归的代价3.损失函数4.从损失函数得出代价函数4.1 导入4.2 数据载入与分析4.3 逻辑回归的代价计算4.4 举例计算5.课后题 主要研究逻辑回归的损失和代价问题，理论与实践结合 1.导入import numpy as np
%matplotlib widget
import matplotlib.pyplot as plt
from plt_log
在进行线性回归分析时，残差项是一个至关重要的概念。残差可以被定义为观测值与模型预测值之间的差。通过分析残差项，我们能够验证模型的有效性、识别模式以及进行模型改进。本文将以轻松的语气，详细记录如何在Python中解决线性回归中的残差项问题。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备一下开发环境。以下是所需的依赖项及其安装指南。
| 依赖项 | 版本 | 兼容性
逻辑回归的残差分析在Python中的实现，是数据分析和模型评估中的重要环节。通过残差分析，能够识别模型中潜在的问题并优化模型预测的准确性。以下，我将详细记录如何使用Python进行逻辑回归的残差分析，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等内容。
## 环境准备
在进行逻辑回归的残差分析之前，我们需要准备合适的开发环境。首先确保Python及相关库的安装。
### 依
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。1、线性回归的假设是什么？线性回归有四个假设线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同
转载
2023-09-02 16:11:19
149阅读
一、简介 当我们建立线性模型后，可能也通过了F检验，但得到的模型就是合理的吗？不一定，因为有的数据可能并不是线性关系的，对于一元回归问题，我们或许可以通过画图观察自变量和因变量是否可以用线性模型刻画。但是，对于多元回归模型，试图通过画图的方式来判断线性关系是不可行的。那么，一般情况下，我们如何验证线性模型的合理性呢？这个时候就需要对所建立模型进行误差诊断，通过分析其残差来判断回归分析的基本假设是否
转载
2024-03-04 17:42:56
213阅读
大家好，在数据科学和分析领域，遇到数据缺失更多是常规而不是例外。缺失值可能会使分析结果出现偏差，导致错误的结论，并且通常还会干扰数据处理流程，解决这些缺失对于保持分析的完整性至关重要。本文将介绍在Python中识别NaN（非数字）值的不同方法，在处理Python中的缺失值时，方法在很大程度上取决于正在处理的数据结构。1.对于单个值或数组：使用NumPyNumPy的isnan()函数非常适用于识别数
营销预测模型的目标变量很多为一种状态或类型，如客户“买”还是“不买”、客户选择上网方式为 “宽带”还是“拨号”、营销战通道是邮件、电话、还是网络。我们把这类问题统称为 “分类”。决策树和逻辑回归都是解决“分类”问题的高手。用不同的算法解答同样的问题，自然引出了两者孰优孰劣的讨论，但迄今为止，仍然没有一个明确的结论。出现这种情况是意料之中的，因为两者的具体表现取决于数据状况和挖掘人员的水平。从算法本
转载
2024-06-07 18:20:52
41阅读
参差分析图(线性回归、二次回归)残差分析(residual analysis)回归方程拟合的数值和实际数值的差值就是残差；残差分析是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其他干扰；用于分析模型的假定正确与否的方法；残差：指观测值与预测值(拟合值)之间的差，即实际观测值与回归估算值的差；绘制残差图通常使用颜色渐变及气泡面积大小，通过视觉暗示对应残差的绝对值大小，用于实际数据点的表示；拟合
转载
2023-11-17 18:14:06
169阅读
目录一，回归分析概述二，一元线性回归分析三，误差 四，最小二乘法的推导和求解 最小二乘法推导：利用回归直线进行估计与预测：估计标准差： 影响区间宽度的因素:五，回归直线的拟合优度判定系数：六，显著性检验：1，显著性检验包括两方面:1）线性关系检验2）回归系数检验2，线性关系检验与回归系数检验的区别:七，多元线性回归八，曲线回归分析九，多重共线性1，多重共线性带来的问题
转载
2024-05-24 21:18:47
329阅读
线性回归模型线性回归模型被假设为其中 和 b 被称为模型参数，通过调节合适的 和 b 的大小，可以使得预测值更接近真实数据。但是 和 b 值的大小，我们可以有很多个选项，那么如何比较不同的 和 b 之间，哪一组预测的输出更接近真实数据呢？因此，我们引入了代价函数（Cost fuction）代价函数（Cost f
1. 线性回归 利用数理统计学中的回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法。 表达形式： y = ax + b + e ( e 为误差服从均值为0的正态分布，不是一个定值，也称为残差)，当 e 的平方和最小时，可以称之为最佳回归线性方程。2. 拟合 把平面上一系列的点用一条光滑的曲线连接起
转载
2024-02-26 21:25:51
26阅读
一元线性回归一、回归就是让残差平方和最小称为残差，其意义是无法观测的且满足一定条件的扰动项这也就代表了残差的累积，得到了总体的差值简化来说就是这个式子tp：拟合与回归是具有相似性的，但不完全相同，拟合主要在于相关性的判断，而回归有严格的自变量和因变量二、对于线性的理解线性不要求严格线性，可以将目标函数转换成线性就行例如：预处理：就是转换方式 &
转载
2024-03-22 16:13:06
183阅读
1. 线性回归 利用数理统计学中的回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法。 表达形式： y = ax + b + e ( e 为误差服从均值为0的正态分布，不是一个定值，也称为残差)，当 e 的平方和最小时，可以称之为最佳回归线性方程。2. 拟合 把平面上一系列的点用一条光滑的曲线连接起
转载
2024-04-03 20:36:52
33阅读
本博文源于《商务统计》，旨在讲述如何对线性回归分析中已经拟合好的直线做残差分析。当谈起残差，必须了解残差是y的实际值和预测值之差。线性回归模型的残差检验假定条件线性假定：X与Y之间的关系是线性的独立性假定：对于一个特定的x，它所对应的残差与其它x所对应的残差相互独立正态假定:残差服从期望为0的一个正态分布同方差假定:对于所有的x，残差的方差都是相同的残差检验的基本步骤线性关系的检验横轴自变量，纵轴
转载
2023-08-04 11:35:59
209阅读
线性回归简介- 回归任务 - 线性回归模型 - 回归模型中的预测残差1回归任务的定义训练：特点：y是连续值 属于R学习/目标：预测： 2回归任务举例 （预测的都是数值型）根据全球经济形势和石油 产量预测石油价格根据广告投入预测产品销量根据房屋属性预测房屋价格根据降雨量预测水果收成根据雇员的工作年限和其他 属性预测其薪水 根据学生学习时长预测其成绩3线性回归线性回归就
转载
2023-12-18 13:31:18
120阅读
前面两篇文章，我们聚焦于线性回归的回归系数，理清了样本与总体回归方程的区别、回归系数的最小二乘法估计等问题，今天我们重点来看看线性回归的残差和预测值。前面我们谈到过样本回归方程有两种写法： 不难发现，头一种写法，Y上面没有“帽子”（^），但加了一个尾巴—— ，由此我们不难得到下面这个式子： 一般而言， 称作实际观测值；
转载
2023-11-01 18:09:41
112阅读
