在做logistics回归之前，我们要先对你要做预测的变量做个相关分析，找出和你因变量相关的自变量。我这里就不做了，直接用我处理之后的数据。 打开我们要分析的数据，单击“分析”，选择“回归”，然后选择“二元Logistics回归”，弹出下面的界面，如图： 把是否购买移到因变量框里面去，把消费金额和消费数量移动到协变量框里面去，然后单击“保存”按钮，弹出“Logistics回归：保
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2023-08-09 17:31:10
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# Python中的逻辑回归和AIC
## 介绍
逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。它可以用于预测二分类或多分类问题，并且具有良好的可解释性。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库来实现逻辑回归模型。本文将介绍逻辑回归的基本原理，并使用AIC（Akaike Information Criterion，赤池信息准则）来选择最佳模型。
## 逻
原创
2023-07-15 14:06:12
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import numpy as npdef sigmoid(x): #请补全逻辑回归函数 return 1.0/(1+np.exp(-x))def predict(x_test, weight): if sigmoid(weight.T @ x_test) > 0.5: return 1 return 0#实现逻辑回归的训练def fit(x, y):
原创
2022-07-04 08:38:34
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# 多元Logistic回归简介及Python实现
在数据科学与统计学领域，回归分析是一种用于研究自变量与因变量关系的方法。多元Logistic回归（Multinomial Logistic Regression）是逻辑回归的一种扩展，适用于分类因变量有多个类别的情况。与二项逻辑回归不同的是，多元Logistic回归能够处理多个类别（大于两个）的目标变量。本文将介绍多元Logistic回归的基本
logistic回归的基本思想 logistic回归是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为： a. 寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果； b. 构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差； c. 最小化代价函数，从而获取最优的模型参数
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2018-05-01 21:39:00
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## 使用虚拟变量进行逻辑回归分析：Python示例
逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的统计技术。它通过线性组合自变量（特征）来预测响应变量（目标变量），并通过sigmoid函数将预测值映射到0到1之间。虚拟变量（又称哑变量）则是将分类变量转换为数值形式的一种有效方法。
### 什么是虚拟变量
在数据集中，分类变量通常是非数值的，例如“性别”、“城市”等。逻辑回归要求输入的特征为数值形式，
# 物流的多元回归分析：Python 实践指南
## 引言
在当今大数据时代，企业在进行数据驱动决策时，回归分析成为了非常重要的工具。尤其是在物流领域，多元回归分析可以帮助我们理解多个变量之间的关系，从而优化供应链管理、提高运输效率等。本文将介绍如何使用 Python 实现多元回归分析，并展示具体的代码示例以帮助读者理解。
## 什么是多元回归？
多元回归是一种统计分析方法，用于研究因变量
文章目录概述logistics公式及推导LR为什么用sigmoid函数， 为什么不用其他函数？这个函数有什么优点和缺点？逻辑斯蒂回归怎么实现多分类？Softmax公式逻辑回归估计参数时的目标函数，如果加上一个先验的服从高斯分布的假设，会是什么样?LR和SVM有什么区别?libsvm和liblinear有什么区别?Logistics vs 随机森林 vs SVM 概述基本推导和理论还是以看李航
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2024-09-04 14:26:18
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# Python有序逻辑回归预测
有序逻辑回归（Ordinal Logistic Regression）是一种用于处理有序分类变量的回归分析方法。与普通逻辑回归不同，有序逻辑回归不仅考虑分类的结果，还考虑这些分类之间的顺序关系。本文将介绍有序逻辑回归的基本概念，并给出Python的代码示例。
## 什么是有序逻辑回归？
有序逻辑回归主要用来解决当因变量是有序的类别时的预测问题。例如，用户满意
基本概念逻辑回归： logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。 回归分析： 回归分析是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分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照
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2024-07-03 20:51:42
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工具：PythonCharm 书中的代码是python2的，而我用的python3，结合实践过程，这里会标注实践时遇到的问题和针对python3的修改。 实践代码和训练测试数据可以参考这里 https://github.com/stonycat/ML-in-Action 注释：本篇代码注释部分改为英文，后期我有用英文写blog的 想法，慢慢练习。 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点
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2023-08-07 21:01:58
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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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引言假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用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"一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。Logistic回归的一般过程收集数据：采用任意方法收集数据。准备数据：由于需要进行
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2023-11-01 18:41:26
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Logistic回归是一种二分类算法。我们设定输出标记：一类为0，一类为1。则输出标签y可以表示为：其样本x的属性数据可以表示为下图。其中i表示第i个样本，i <= m，上标d表示为每个样本有d个属性。这里x表示成行向量。普通的线性回归得到的是数值。它是用求出一个由d个权值组成的列向量w，使得 x * w + b尽可能得靠近真实值，b是偏移量，是个未知常数。为了方便表示，我们扩展x和w。这样
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2024-01-10 11:20:53
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逻辑回归基本流程模型开发阶段：数据处理 ——变量筛选和压缩——logit图——模型开发模型验证：数据处理——误分类矩阵——ROC图——模型比较——模型确认模型测试：收益矩阵——打分——决策模型实施：数据采样：1、总体已知，反应数据过少，保留所有反应数据，使得反应数据在采样后的数据集占有一定的比例2、总体未知，知道反应的先验概率 注意对采样数据的概率调整重点看是否有缺失 data de
在这部分练习中，你将建立一个logistics回归模型来预测一个学生是否能被大学录取。假如你是大学招生办的工作人员，你想通过学生的两次考试成绩来决定他被录取的概率。你有一些往届学生的历史数据作为逻辑回归的训练集，对于每一个训练样本，你有学生两次考试的分数和录取结果。你的任务是建立一个分类模型来估计每个学生基于两次考试成绩被录取的概率。Logistics回归导入数据并查看import numpy a
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2023-12-07 08:17:00
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加上自己的理解，希望可以不用重复看吴恩达老师的视频，哈哈我用的是Jupyter，python3.7本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载】，提取码：2u3w ，请在开始之前下载好所需资料，然后将文件解压到你的代码文件同一级目录下,请确保你的代码那里有lr_utils.py和datasets文件夹。当时花费了我好长时间去加载文件，一定要注意我标红的文字，那我们开始吧！首先导入我们所需
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2024-07-30 15:20:32
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不知道这个数据集干什么用的，根据直观分析应该属于分类问题，有两个变量X1和X2，Y取值非零即一，用MATLAB分析发现第二列对Y的影响较为明显 大致以8为分界线，8右边Y值为0,8左边Y为1.首先假设舍去属性X1，设数据集为（X2，Y）。然后分别用线性回归（Liner regression）和逻辑回归（logistics regression）对数据集进行分类分析比较。最后再把属性X1加
首先要清楚，逻辑回归是一种分类算法。它是在线性回归模型的基础上，使用Sigmoid函数，将线性模型的预测结果转变为离散变量，从而用于处理分类问题。1 逻辑回归原理以二分类为例，说明逻辑回归的工作原理。由线性回归小结基础，不难得出线性回归的假设函数\(h_{\theta }^{'}\left ( x \right )\)，在逻辑回归中，使用Sigmoid函数使得\(h_{\theta }^{'}\l
# 如何用R语言实现logistic回归
## 介绍
在统计学和机器学习中，logistic回归是一种常用的分类方法，用于预测二分类问题。在本教程中，我将向你介绍如何使用R语言实现logistic回归。
## 整体流程
下面是实现logistic回归的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现logistic回归的流程
section 数据准备
原创
2023-08-26 09:42:16
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