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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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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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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逻辑回归（Logistic Regression）1 概念逻辑回归虽然名字叫做回归，但实际上却是一种分类学习方法。 线性回归完成的是回归拟合任务，而对于分类任务，我们同样需要一条线，但不是去拟合每个数据点，而是把不同类别的样本区分开来。2 Classification(分类)分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。这时，输入变量X可以是离散
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2024-06-03 09:14:59
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阿里云的课程有逻辑回归的内容的，学一下。原理分类变量:又称定性变量或离散变量，观察个体只能属于互不相容的类别中的一组。一般用非数字表达。与之相对的是定量变量或连续变量，变量具有数值特征。常见的有有序变量(年龄等级，收入等级等)，名义变量(性别，天气，职业等)。自变量包含分类变量:名义变量通常使用虚拟变量(哑变量)，有序变量通过选取连续函数构建位置结构模型或者规则结构模型。因变量包含分类变量:通常不
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2023-09-08 23:04:47
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# Python 中使用哑变量处理分类变量进行逻辑回归
在数据分析和机器学习中，类别数据常常需要转化为数值型数据，以便于进行建模。逻辑回归是一种常用于分类任务的算法，但它要求输入特征为数值型。此时，哑变量（或称独热编码）便成为了处理分类变量的重要手段。本文将深入探讨如何在 Python 中使用哑变量将分类变量转化为数值型变量，并展示如何使用这类数据进行逻辑回归分析。
## 什么是哑变量？
哑
原创
2024-09-21 04:22:27
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分类问题分类(classification)问题的一种实现方式是，使用线性回归(linear regression)，对于所有的预测结果，以某个值作为分界。比如小于0.5意味着0，大于0.5意味着1。然而，这种方法不够好，因为分类问题并不能用线性方程表示。但分类问题依然是回归问题，只不过预测的结果限定在少量离散的结果集中。现在，我们把关注点集中在结果只有0和1的分类问题上，称为二值分类问题(bin
分类问题描述广义线性回归通过联系函数对线性模型的结果进行一次非线性变换，使它能够描述更加复杂的数据关系。联系函数可以是任何一个单调可微函数。除了回归问题，现实世界中，还有另外一类非常常见的任务——分类问题。 输入是样本特征，输出是离散值，表示样本属于哪个类别。 例如，在鸢尾花数据集中， 如果要实现图像分类，例如手写数字识别。手写数字的图像会以向量的形式提供给分类器。实现分类器那么怎么才能实现这样的
在数据分析和机器学习的领域，逻辑回归是一种非常流行且有效的统计模型。在许多实际应用中，自变量可能会是分类变量，这给逻辑回归模型的构建带来了特定的挑战和需求。本文将深入探讨"python 逻辑回归 自变量是分类"的问题，并分享解决这一问题的系统性流程。
### 版本对比
在进行逻辑回归时，我们可以利用不同版本的Python库，尤其是`scikit-learn`，来实现自变量为分类的逻辑回归模型。
1.逻辑回归概念逻辑分类（Logistic Classification）是一种线性模型，可以表示为，w是训练得到的权重参数（Weight）；
x是样本特征数据(逻辑回归一般要求需要对x进行归一化处理，常见的做法有最大最小值归一化：(x-min(x))/(max(x)-min(x))，0均值标准化:(x-μ)/δ)；
y是对应的分类变量（注意这里的0、1、2、3只是表示对应的标称分类，并不表示具体
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2023-09-24 22:33:12
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逻辑回归（Logistic Regression）也被称作对数几率回归，是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。 注意，这里用的是“可能性”，而非数学上的“概率”，logi
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2024-08-01 21:40:14
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目录1 简介2 优缺点3 适用场景加入方式4 案例：客户流失预警模型4.1 读取数据4.2 划分特征变量和目标变量4.3 模型搭建与使用4.3.1 划分训练集与测试集4.3.2 模型搭建4.3.3 预测数据结果及准确率4.3.4 预测概率5 获取逻辑回归系数6 代码汇总7 模型评估方法：ROC曲线与KS曲线7.1 ROC曲线7.1.1 ROC介绍7.1.2 混淆矩阵的Python代码实现7.1.
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2023-10-08 19:46:34
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逻辑回归（Logistic Regression），简称LR。它的特点是能够是我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。如果非要应用进入，可以使用逻辑回归。了解过线性回归之后再来看逻辑回归可以更好的理解。优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度不高适用数据：数值型和标称型逻辑回归对于回归问题后面会介绍
# 逻辑回归分类 Python 实现
## 简介
逻辑回归是一种常用的分类算法，用于解决二分类问题。它基于线性回归的概念，通过将线性函数的输出映射到一个概率值，从而进行分类。在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现逻辑回归分类算法。
## 流程概要
下表展示了实现逻辑回归分类的主要步骤和对应的代码。
| 步骤 | 代码 |
| ------ | ------ |
| 1. 导入必要
原创
2023-07-23 07:53:24
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# 逻辑回归分类实践指南
在机器学习的众多算法中，逻辑回归是一种基础且重要的分类方法。今天，我们将通过一个简单的实例，向刚入行的小白开发者介绍如何使用Python实现逻辑回归分类。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 数据准备
# Python逻辑回归分类的实现流程
## 1. 导入必要的库
我们需要导入一些Python库来实现逻辑回归分类。下面是需要导入的库以及它们的作用：
- numpy：用于在Python中进行数值计算的库。
- pandas：用于数据处理和分析的库。
- matplotlib：用于可视化数据的库。
- sklearn：用于机器学习的库，包含了逻辑回归分类器。
```python
import
原创
2023-08-26 14:32:51
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逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法，它利用了逻辑函数来预测一个事物属于某一类别的概率。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现逻辑回归分类模型。
首先，我们需要导入必要的库和数据集。在这个例子中，我们将使用scikit-learn自带的鸢尾花数据集来演示逻辑回归的应用。
```python
# 导入所需库
from sklearn import datasets
原创
2024-07-10 05:17:04
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# Python逻辑回归与分类变量处理
逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于二分类问题的统计模型，广泛应用于医疗诊断、信用评分、市场营销和其他领域。在使用逻辑回归模型进行预测时，处理分类变量是一个关键步骤。本文将详细探讨分类变量的处理方式，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是分类变量？
分类变量是不可量化的变量，通常是离散的，表示某一类别或组。例如，性别（男/女
前言在机器学习中，“分类”和“回归”这两个词经常听说，但很多时候我们却混为一谈。本文主要从应用场景、训练算法等几个方面来叙述两者的区别。 本质区别分类和回归的区别在于输出变量的类型。分类的输出是离散的，回归的输出是连续的。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。若我们欲预测的是离散值，例如"好瓜""坏瓜"，此类学习任务称为 "分类"。若欲预测的是
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2024-01-10 12:55:10
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输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题； 输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题；其实回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。 分类问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测； 回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所
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2023-12-26 06:38:45
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