本文目录如下：逻辑回归 逻辑回归1.逻辑回归1.1 逻辑回归概念1.2 判定边界1.3 二项逻辑回归1.4 逻辑回归的求解1.5 极大似然函数1.5.1 极大似然估计的特点1.5.2 求解极大似然函数的步骤：1.5.3 极大似然估计求解实例：1.6 代价函数和损失函数1.7 几率和对数几率1.8 梯度下降1.9 逻辑回顾的优缺点 1.逻辑回归1.1 逻辑回归概念 逻辑回归函数用来表示实例x属于类
Logistic回归公式推导和代码实现1，引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一，有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归。虽然他称为回归模型，但是却处理的是分类问题，这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid，将线性模型得到的连续结果映射到离散型上。它常用于二分类问题，在多分类问题的推广叫softmax。 本文首先阐述Logistic回归的定义，然后
转载
2024-06-14 12:45:45
89阅读
前言logistic回归的主要思想：根据现有数据对分类边界建立回归公式，以此进行分类所谓logistic，无非就是True or False两种判断，表明了这其实是一个二分类问题我们又知道回归就是对一些数据点拟合成线性函数，但是线性函数的值域是无穷的所以logistic和回归加在一起，就是要把取值范围从无穷映射到（0,1）上，使之成为一个二分类器所以本文会介绍怎么拟合一个回归函数，然后再把它作为自
转载
2024-03-18 11:10:58
118阅读
## R语言Logistic列线图
Logistic列线图是一种用于可视化分类数据的图表。它通过显示每个类别的频率和相对频率，帮助我们理解数据的分布情况。在R语言中，我们可以使用`ggplot2`包来创建Logistic列线图。
### 准备数据
首先，我们需要准备一些分类数据来创建Logistic列线图。我们以一个假想的调查数据为例，该调查问卷包含一个问题：“您愿意购买以下产品吗？”，答案
原创
2023-09-08 06:50:04
65阅读
## R语言logistic列线图实现步骤
### 1. 引言
在本文中，我们将学习如何使用R语言绘制logistic列线图。logistic列线图是一种常用的数据可视化方法，用于显示两个或多个分类变量之间的关系。通过绘制列线图，我们可以更直观地观察不同分类变量之间的差异和关联。
在本文中，我们将使用R语言中的ggplot2包来绘制logistic列线图。ggplot2是一个强大的数据可视化
原创
2023-08-22 12:07:55
168阅读
## 实现“logistic列线图R语言”步骤
为了实现“logistic列线图R语言”，你需要按照以下步骤进行操作：
### 步骤1：导入数据
首先，你需要导入数据，可以使用以下代码来实现：
```R
data E[保存图表]
```
请注意，在代码中的`col1`和`col2`是代表你的数据中的两列，具体根据你的数据而定。
原创
2024-01-04 04:15:26
116阅读
接下来我一个一个给大家解析作者先模拟了一个数据集，大概长这样： 这个数据集有1000个个案，6个变量，其中age和lac都是正态分布的连续自变量，和shock为因子，y是二分类结局，Y是多分类结局（3分类），所以我们如果用y做结局，就是拟合一个二分类逻辑斯蒂回归，用Y做结局就是多分类逻辑斯蒂回归。接下来我们一个一个看：二分类结局的列线图画法画列线图用到的包是rms。第一步我
转载
2024-08-21 08:01:51
264阅读
# R语言logistic回归列线图实现教程
## 1. 整体流程
下面是实现"R语言logistic回归列线图"的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 加载数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建逻辑回归模型 |
| 4 | 拟合模型 |
| 5 | 绘制列线图 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤的具体操作和相应的代码。
## 2.
原创
2023-11-22 11:18:55
375阅读
准备数据使用R包自带数据。library(survival)
library(rms)
## Loading required package: Hmisc
## Loading required package: lattice
## Loading required package: Formula
## Loading required package: ggplot2
##
## Att
Cox比例风险模型也是多因素回归模型的一种，在考虑结局时，还加入了时间因素的影响。列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），用来把多因素回归分析结果（logistic回归和cox回归）用图形方式表现出来，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。根据模型中各个影响因素对结局变量
转载
2023-08-11 13:35:39
215阅读
竞争风险模型就是指在临床事件中出现和它竞争的结局事件，这是事件会导致原有结局的改变，因此叫做竞争风险模型。比如我们想观察患者肿瘤的复发情况，但是患者在观察期突然车祸死亡，或者因其他疾病死亡，这样我们就观察不到复发情况了，这种情况下不能把缺失数据仅仅当做右删失处理，这样的话会造成数据的估值错误。这是我们应该优先选择竞争风险模型来做数据分析，而不是COX回归。我们既往已经多篇文章介绍了R语言竞争风险风
转载
2024-02-22 22:40:25
107阅读
竞争风险模型就是指在临床事件中出现和它竞争的结局事件，这是事件会导致原有结局的改变，因此叫做竞争风险模型。比如我们想观察患者肿瘤的复发情况，但是患者在观察期突然车祸死亡，或者因其他疾病死亡，这样我们就观察不到复发情况了，这种情况下不能把缺失数据仅仅当做右删失处理，这样的话会造成数据的估值错误。这是我们应该优先选择竞争风险模型来做数据分析，而不是COX回归。我们在既往文章《手把手教你使用R语言做竞争
转载
2024-01-09 16:35:12
37阅读
这一部分是对吴恩达机器学习logistic回归部分内容的总结，主要分为以下几个部分1.数据绘制2.二元Logistic回归3.相关结论的可视化4.多项式Logistic回归1.数据绘制由于一些基本操作在第一讲都有详细的描述，这一节主要以代码和注释为主data = load('ex2data1.txt');%读取数据
X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3);%前两个变
转载
2024-04-05 10:51:01
169阅读
本篇博文来总结一下回归模型里面两个非常重要的模型。logistic回归 softMAX回归 Logistic回归logistics回归虽然有“回归”两字但是却是分类模型，并且是个二分类模型。logistics回归是个线性分类模型，有着线性的决策边界，但是有着非线性的激活函数去估计后验概率。下面就从数学层面讲讲logistics回归。 首先介绍下sigmoid函数 其函数图像
转载
2024-02-20 18:38:54
72阅读
# Logistic回归在R语言中的应用
Logistic回归是一种常用的分类算法，它可以用于解决二分类问题。在R语言中，我们可以很方便地使用glm函数进行Logistic回归分析。下面我们通过一个示例来展示如何在R语言中使用Logistic回归进行建模和预测。
## 数据准备
首先，我们需要准备一个数据集，以便进行Logistic回归分析。我们以某个电商网站用户购买行为数据为例，数据集包括
原创
2024-05-04 04:31:34
91阅读
（2017-06-25 银河统计）前言 程序中日志文件（log文件）一般有两个目的：查询历史操作发现问题和显示程序运行状态。好的日志记录方式可以提供我们足够多定位问题的依据。日志记录大家都会认为简单，但如何通过日志可以高效定位问题并不是简单的事情。这里以R语言的logging包为例，先介绍相关知识点，然后辅以代码示例，介绍logging包的相关应用，总结如何用R语言写好日志，希望对自己和大家有所
转载
2023-07-25 22:32:54
71阅读
logistic回归分析本质上是一个分类算法，适用于标签y取值离散的情况，如0，1逻辑函数（logistic function）也称Sigmoid Function图像：新构建了一个图形为S型的逻辑函数，确保其中心值是0.5当x为一个维向量是可以使得到的z值是一个数代入逻辑函数所得到的值表示在给定X条件下，y为正向类的概率决策边界(decision boundary)对于上述公式可以得到，若我们将
转载
2024-03-28 07:10:33
52阅读
COX回归是临床常用的一种分析方法，多用于肿瘤、血液等疾病患者，其考虑到了临床随访删失情况，多用与生存分析。前面我们已经多次讲过使用SPSS、和R语言进行COX回归，今天继续来讲讲stata，它相对其他两个软件的优势是比R语言简单，可以界面操作，比SPSS在某方便功能强大一些。 首先我们打开stata导入数据，还是原来乳腺癌的数据，我们先来看看数据： age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大
转载
2023-08-13 14:16:51
185阅读
# 列线图与数据可视化
在数据科学与分析中，数据可视化是展示和理解数据的重要方式。列线图（Line Chart）可以有效地展示时间序列数据的趋势。Python 作为一种流行的数据科学工具，提供了丰富的库来创建列线图，帮助我们更好地理解数据。
## 什么是列线图？
列线图是一种通过连接数据点的线条，帮助我们直观地看到数据随时间变化的趋势。通常情况下，横轴表示时间或独立变量，纵轴表示依赖变量。
# 列线图与数据可视化：使用Python进行有效展示
在现代数据分析中，数据可视化是一项不可或缺的技能。它能够帮助我们更直观地理解数据，从而发现潜在的趋势和关系。本文将以Python为工具，探讨如何绘制列线图，并结合饼状图和状态图的示例来加深理解。
## 列线图的定义
列线图（或称折线图）是一种常用的图表类型，适合展示数据随时间变化的趋势。通过将一个变量在Y轴上绘制，另一个变量在X轴上，我们
