大数据分析笔记 - 逻辑回归分析总览应用模型 (Model Description)诊断偏差和伪R2 (Deviance and the Pseudo-R2)偏差和对数似然率检验(Log-likelihood test statistic)ROC曲线概率直方图模型选择和注意事项 总览在线性回归中，输出变量是连续变量。当结果变量是分类型(categorical)的，那么逻辑回归可以用来基于输入变量
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2024-01-26 07:35:19
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文章目录致谢11 逻辑回归11.1 引入11.2 激活函数11.3 损失函数11.4 梯度下降11.5 案例：癌症分类预测 11 逻辑回归逻辑回归也被称为逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)，虽被称为回归，但是其实际上是统计学习中经典的分类方法。逻辑回归常常被用于二分类问题，比较常见的有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的
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2024-05-03 11:35:58
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逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的，属于线性模型1、分类和回归 回归(Regression)和分类(Classification)是机器学习中的两大类问题，回归问题的输出是连续的，而分类的输出则是代表不同类别的有限个离散数值。 &nb
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2024-04-29 14:40:51
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之前的几篇博文，我们接触了不少带“回归”二字的算法，回归树、线性回归、岭回归，无一例外都是区别于分类算法，用来处理和预测连续型标签的算法。然而，逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，要先从线性回归开始。线性回归是机器学习中最简单的回归算法，对任意样本，它写作一个几乎人人熟悉的方程： ω被统称为模型的参
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2024-07-26 13:59:43
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1.什么是逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指数等指标，判断一个人是否换糖尿病，Y=0表示未患病，Y=
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2023-08-26 02:27:49
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分类、逻辑回归 分类问题只有0和1，没有什么threshold h(x, )是[0,1]
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2019-12-15 21:33:00
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我们已经知道，普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题，要想实现多个类别的分类，我们必须要改进logistic回归，让其适应多分类问题。关于这种改进，有两种方式可以做到。第一种方式是直接根据每个类别，都建立一个二分类器，带有这个类别的样本标记为1，带有其他类别的样本标记为0。假如我们有个类别，最后我们就得到了个针对不同标记的普通的logistic分
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2024-02-19 22:33:42
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1 多变量逻辑回归上一篇文章中笔者对于什么是逻辑回归，以及它能用来干什么做了一个详细的介绍；同时，对于如何通过开源库进行建模训练并预测也给出了详细的示例，并对训练得到的决策边界进行了可视化。因此，本篇文章将主要围绕多变量逻辑回归，多分类问题和分类评价指标这三个方面进行介绍。所为多变量逻辑回归其实就是一个样本点有多个特征属性(feature)，然后通过建立一个多变量的逻辑回归模型来完成分类任务。实质
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2024-04-22 16:17:27
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今天梳理一下逻辑回归，这个算法由于简单、实用、高效，在业界应用十分广泛。注意咯，这里的“逻辑”是音译“逻辑斯蒂（logistic）”的缩写，并不是说这个算法具有怎样的逻辑性。
前面说过，机器学习算法中的监督式学习可以分为2大类：
分类模型：目标变量是分类变量（离散值）；
回归模型：目标变量是连续性数值变量。
逻辑回归通常用于解决分类问题，例如，业界经常用它来预测
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2024-04-05 14:39:56
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原理在上一篇博客里面我们介绍了线性回归，这一片里面我们介绍的是逻辑回归（Logistic Regression）。虽然我们称之为回归，但是实际上逻辑回归是一个分类模型，常用于二分类。具体什么是回归与分类呢。我们可以简要的把他看做连续和离散。例如求身高体重多少这种连续型的量就叫做回归问题，而像性别，电影类型，是否得病这种离散的量就叫做分类问题。那么回到原来的问题，为什么它是一种分类模型我们却叫他逻辑
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2024-03-15 15:10:05
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机器学习算法（一）（基于逻辑回归的分类）逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR），虽然是带有回归两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法仍然有其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 逻辑回归最突出的两点就是模型简单和模型的可解释性强。优点 ：实现简单，易于理解和实现；计算代价不
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2024-04-10 16:42:04
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前言 机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归。本文将浅谈下两者的区别。区别 回归会给出一个具体的结果，例如房价的数据，根据位置、周边、配套等等这些维度，给出一个房价的预测。 &n
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2024-03-31 10:32:19
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回归的分类器是一种名为"回归"的线性分类器, 其本质是由线性回归变化而来的.
Z = θ0 + θ1x1 + θ2x2 +...+ θnxn其中: θ被统称为模型的参数, θ0 被称为截距, θ1 ~ θn 被称为系数, 我们可以将系数和自变量用矩阵来表示线性回归的任务, 就是构造一个预
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2024-05-06 17:36:05
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逻辑回归，是名为“回归”的线性分类器 ，本质是由线性回归变化而来，一种广泛用于分类问题的广义回归算法。通过函数z，线性回归使用输入的特征矩阵X输出一组连续型的标签枝y_pred,完成预测连续型变量的任务。若是离散型变量，则引入联系函数，让值无限接近0或1，二分类任务，逻辑回归的联系函数为Sigmoid函数 为什么选择逻辑回归：逻辑回归对线性关系的拟合效果好到丧心病狂；逻辑回归
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2024-04-29 19:17:16
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逻辑回归算法原理及用于解决多分类问题逻辑回归算法又叫做对数几率回归，作为一种分类算法，在统计学中属于广义的线性模型。实际上逻辑回归是通过对数几率函数将线性函数的结果进行mapping，这样一来目标函数的取值空间就发生了如下的变化： 这样一来，逻辑回归就可以用来处理分类问题。一、逻辑回归的基本原理在训练时，线性回归模型在整个实数域上对于异常数据点的敏感性一致，所以用于分类效果较差。对于二分类任务，逻
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2024-05-06 22:55:51
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在《机器学习---逻辑回归（一）（Machine Learning Logistic Regression I）》一文中，我们讨论了如何用逻辑回归解决二分类问题以及逻辑回归算法的本质。现在来看一下多分类的情况。 现实中相对于二分类问题，我们更常遇到的是多分类问题。多分类问题如何求解呢？有两种方式。一种是方式是修改原有模型，另一种方式是将多分类问题拆分成一个个二分类问题解决。 &
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2024-05-23 16:37:50
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------------恢复内容开始------------本文将介绍逻辑回归的基本理论知识。emmmm，举个例子看一下，逻辑回归的基本应用，贷款违约的问题年龄工资学历是否逾期183000初中是195000大学本科否3010000大学本科否3512000研究生是4030000博士否2540000硕士？这里面模型的输入\(x\) 为年龄、工资、学历。输出\(y\)分类模型举例逻辑回归最初解决的是分类
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2024-05-18 19:18:34
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线性模型——Logistic回归 逻辑回归是一种常用的处理二分类问题的线性模型，可以理解为线性回归与sigmoid函数的结合，需要注意的是，逻辑回归只能处理线性可分的数据集分类问题。 在逻辑回归中，目的是训练出一个模型，使得该模型能够将现有数据集进行分类。既然要实现分类，首先要有类比，以二分类问题为例，也就是将数据集中的样本分为两个类别。对于一个线性可分的数据集，其标签用{0,1}表
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2024-04-18 12:42:28
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逻辑回归是机器学习中经常用到的一种方法，其属于有监督机器学习，逻辑回归的名字虽然带有“回归”二字，但实际上它却属于一种分类方法，本文就介绍一下如何用逻辑回归进行分类。首先还是介绍一下逻辑回归的基本原理。图1. 逻辑函数图形逻辑回归之所以叫“逻辑”，是因为其使用了Logistic函数（也称Sigmoid函数），该函数形式如图2中式（1）所示，图形如图1所示。既然逻辑回归是分类方法，那么我们这里就以最
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2024-05-13 13:32:01
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本文是机器学习系列的第三篇，算上前置机器学习系列是第八篇。本文的概念相对简单，主要侧重于代码实践。上一篇文章说到，我们可以用线性回归做预测，但显然现实生活中不止有预测的问题还有分类的问题。我们可以从预测值的类型上简单区分：连续变量的预测为回归，离散变量的预测为分类。一、逻辑回归：二分类1.1 理解逻辑回归我们把连续的预测值进行人工定义，边界的一边定义为1，另一边定义为0。这样我们就把回归问题转换成
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2024-03-25 22:18:09
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