DCA(Decision Curve Analysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法。上一节中我们介绍了stata使用dca包来进行logistic回归的临床决策曲线，有不少朋友发信息说不会制作cox回归制作临床决策曲线，今天我们继续来介绍怎么使用stdca包是用来制作cox回归临床决策曲线，首先要安装stdca包，可以看我上一篇文章怎么安装。 继续使用我们的乳腺癌数据，既往
Company Logo Discrete Choice Model 估计most likelihood estimate 如何解释logit和probit模型的估计结果 以logit为例 系数意义不大 Marginal effect更有意义(系数的显著性) 而marginal effect依赖于x(与x和β有关) mfx(可指定系数) 中国科学院农业政策研究中心 Company Logo Dis
Logistic回归总结作者：洞庭之子1.引言看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上
目录0.引言一、概念二、工具三、建模思路四、代码1.数据读取2.数据集划分3.特征计算4.特征分箱5.转换WOE值6.特征选择7.模型训练8.模型评估9.模型验证10.分值转换0.引言评分卡建模的目的是根据现有的数据对用户的好坏进行预测，比如一个人35岁左右，正值事业上升期，拥有高学历，薪资水平稳定，那么我们根据这些特点就可以断定，这个用户大概率是有还款能力的。反之一个18岁的精神小伙，没有经济能
当我第一遍看完台大的机器学习的视频的时候，我以为我理解了逻辑回归，可后来越看越迷糊，直到看到了这篇文章，豁然开朗基本原理Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程：（1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测
主要思想：
根据现有数据对分类边界建立回归公司，以此进行分类;
目的：
寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。
一般过程：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的分类回归系数。测试算法：一旦训练步骤完成，分
。学了Andrew Ng的深度学习课程后，吴老师对logstic regression讲的非常通俗易懂。这里梳理一下作为笔记。1 logstic回归是分类问题 这一点是因为历史原因，不用为此烦恼， 既然是分类模型，假定如下： 数据, , 二分类问题中，那么我们看下面线性可分的的例子：最简单的模型就是拟合一条直线，将两类分开。 该问题中 (红线)是一个较好的决策边界， 分类时对于样本，如
Logistic回归是一种广义线性回归模型，解决的是因变量为二分类变量的预测或判别问题。一、模型建立1.Logit函数其中，当z趋向于正无穷大时g(z)趋向于1；当z趋向于负无穷大时g(z)趋向于0；当z=0时g(z)=0.5。2.Logistic模型如果将z换成多元线性回归模型的形式，，则这就是Logistic回归模型，通过Logit变换将线性回归模型的预测值转换为[0,1]之间的概率值。3.优
MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数，也可用来作多重线性或广义线性回归分析，它的调用方式如下：regstats(y,X,model)stats=regstats(…)stats=regstats(y,X,model,whichstats)(1)regstats(y,X,model)作多重线性回归分析。输入参数X为自变量观测值矩阵(或设计矩阵)，它是的矩阵。默认情况下，regstats
SAS Logistic回归:代码及输出报告详解 这篇将作为五一后一个讲稿的阅读材料之一，先整出来就搁这。如果没有耐心读下去，你可以立即转到以下的参考资料，该篇所有的知识都来自它们：Cody, R.F. and Smith, J.K. Applied Statistics and the SAS Programming Language,4th ed..NJ: Prenti
用途确认变量间的因果关系，即x导致y因果关系识别困难的原因1.可能存在逆向因果关系或者双向因果关系2.遗漏变量对当前变量的影响扰动项可以很好的避免上述问题，计量经济学的精髓就在于扰动项。经济学通常无法做控制试验，一般都是观测数据（调查问卷，统计局等）所有的经济学变量原则上都是随机变量。数据类型：1.横截面数据，指的是多个经济个体的变量在同一时点上的取值。2.时间序列数据，指的是某个经济个体的变量在
一、问题描述 前面我们讨论了使用线性模型进行回归学习，但是要做分类任务怎么办？只需要找一个单调可微函数将任务分类的真实标记 y 与线性回归模型的预测值联系起来。 考虑二分类任务，其输出应该是 y 属于[0, 1]。而线性回归模型产生的预测值 z = wx+b是实值。于是我们考虑将 z 转换到 0 / 1值。二、对数几率回归&n
分类回归的其他问题二值选择模型的异方差问题将模型的 与可能有关的变量进行回归 原假设的同方差假设： 备择假设的异方差： 补充单词： Homoskedasticity Heteroskedasticity 上面是正常的probit回归 下面是 稀有事件偏差稀有事件偏差就是由于事件发生的少，无法正确分类假定y=1是稀有事件，y=0为大量发生的事件 我们的二分方法本质是寻找一个分类点，将二者以最小误差
Part1学习内容： （导论+Stata入门+数学回顾）区分相关关系、因果关系、逆向因果关系（双向因果关系）遗漏变量1 经济数据分类横截面数据（截面数据） 指的是多个经济个体的变量在同一时点上的取值。时间序列数据 指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值。面板数据 指的是多个经济个体的变量在不同时点上的取值。2 Stata基本命令查看数据集中的变量名称、标签等：.describe查看变量a与b的
> Photo by Thought Catalog on Unsplash 暂时忘记深度学习和神经网络。随着越来越多的人开始进入数据科学领域，我认为重要的是不要忘记这一切的基础。统计。如果您不熟悉分析领域，那就可以了！ 我们都是从某个地方开始的！但是，重要的是要意识到我将在本文中分享的机器学习模型假设的存在。很幸运，我在大学时代就已经研究了所有这些概念，所以我认为回到基础知识并撰写
在《机器学习学习笔记（8）----logistic回归模型》文章中，我们推导出了logistic回归模型的梯度计算的代数公式，为了便于编程计算，我们将其转换成矩阵形式，并得出logistic回归模型的梯度下降迭代公式：损失函数计算公式的矩阵表示如下：这样，实现logistic回归模型的批量梯度下降方法的代码如下（gdlogistic.py，源码参考自《Python机器学习算法：原理，实现与案例》）
目录条件均值建模一般回归模型线性回归模型多元线性回归exp2ols估计及其性质OLS估计的求解OLS矩阵的求解拟合优度OLS估计的代数性质经典线性模型假设（6）下的OLS估计的性质OLS估计的性质-最优的线性无偏估计OLS系数估计的抽样分布：t分布回归分析的重要任务——推断/假设检验t检验t检验的思想(单参数检验)p值计算t值仍然是第一步参数线性组合的检验-巧用模型变式F检验F检验是回归分析中*
Logistic回归模型Logistich回归模型也被成为广义线性回归模型。
它是将线性回归模型的预测值经过非线性的Logit函数转换为[0,1]之间的概率值。
研究得是分类问题，跟之前的线性回归、岭回归、Lasso回归不同。混淆矩阵实际值
预 0 1
测 0 A B A+B
值 1 C D C+D
A+C B+D
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1. 逻辑回归与线性回归的联系与区别2. 逻辑回归的原理3. 逻辑回归损失函数推导及优化4. 正则化与模型评估指标5. 逻辑回归的优缺点6. 样本不均衡问题解决办法7. sklearn方法使用附：代码（如有错误，感谢指出！）1.逻辑回归与线性回归的联系与区别联系：将线性回归输出的标记y的对数作为线性模型逼近的目标，即就是“对数线性回归”或“逻辑回归”。其在形式上仍是线性回归，但其是在求取输入空间到
本篇推文介绍命令 statsby，该命令被广泛用于分组汇报单值 (scalar) 或者系数。1. statsby 命令简介顾名思义，statsby 就是分组 (bysort) 进行统计分析 (statstics)。它是 Stata 的官方命令，能够高效快捷地实现多种循环计算和统计功能。在介绍 statsby 命令前，先简要介绍如下两个概念，作为铺垫，以便更好理解 statsby 命令。Stata
