简介 Logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型预测P（Y = 1）是X的函数。 数据 该数据集来自UCI机器学习库，它与葡萄牙银行机构的直接营销活动（电话）有关。 分类目标是预测客户是否将购买定期存款（变量y）。 数据集可以从这里下载或者her
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2023-08-09 15:28:11
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各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的逻辑回归算法。内容主要有：(1) 算法原理；(2) 精确率和召回率；(3) 实例应用--癌症病例预测。文末有数据集和python完整代码1. 概念理解逻辑回归，简称LR，它的特点是能够将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，但逻辑回归却能在二分类(即分成两类问题)上表现很好。逻辑回归本质上是线性回归，只是
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2023-08-31 07:56:48
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如果和一个人交流时，他的思想像弹幕一样飘散在空中，将是怎样的一种景象？我想大概会毫不犹豫的点关闭的。生活为啥不能简单明了？因为太直白了令人乏味。保留一些不确定性反而扑朔迷离，引人入胜。我们学习了线性回归，对于损失函数及权重更新公式理解起来毫无压力，这是具体直白的好处。然而遇到抽象晦涩的逻辑回归，它的损失函数及权重更新公式就经历了从p(取值范围0~1)->p/(1-p)(取值范围0~+oo)-
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2023-07-02 15:20:00
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机器学习中，使用逻辑回归(python)做二分类时，recrecall是召回率，怎么计算的？f1_score,support是什么？怎么计算的？伪装自己，伪装悲伤，伪装一切的一切，最后什么都卟是。假设预测目标为0和1 数据中1的个数为a，预测1的次数为b，预测1命中的次数为c 准确率 precision = c / b 召回率 recall = c / a f1_score = 2 * preci
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2023-10-21 21:54:48
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Logistic RegressionThe Data我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。# 三大件
import n
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2024-02-19 21:56:44
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0. 案例背景我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。1. 导入pythony库#导入机器学习三大件：Numpy, Pan
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2023-10-26 15:53:36
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大数据需要会的基本算法前言数学就像一条章鱼，它有触手可以触及到几乎每个学科上面。虽然大部分人在上学的时候有系统的学习，但都没有进行深入的研究和运用，只是拿来拓展自己的思维逻辑。但是如果你想从事数学相关的研究或者岗位，你将不得不努力学习数学。如果你已经完成了数学学位或一些技能学位，你可能会知道你所学的是否都是必要的。你可能想知道：做大数据需要掌握多少数学知识？在这篇文章中，我们将简单了解大数据需要掌
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2024-09-20 20:38:29
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商业背景：随着三大运营商和民营企业的迅猛发展，移动市场竞争激烈，市场日趋饱和，各通信运营商的发展重心由发展新用户过渡到维系保有老用户，为了更好支撑老用户维系工作，用户流失预警作为其中一项重要环节被尤其重视，本案例是基于电信集团某省公司几千万用户数据展开。 本案例只展示核心步骤及相关代码，使用工具为Python，主要算法和技术为LR、RandomForest、交叉验证法、网格搜索调优参数。第一步、数
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2024-04-01 22:00:12
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目录逻辑回归 数据可视化 数据处理实现Sigmoid函数代价函数与梯度调用工具库计算θ画出决策曲线 评价逻辑回归模型正则化的逻辑回归数据可视化特征工程代价函数与梯度画图 完整代码逻辑回归 在这一部分
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2023-11-03 13:31:29
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01为什么需要逻辑回归？从前面的学习中知道，线性回归对数据的要求非常严格，比如自变脸必须满足正态分布，特征之间的多重共线性需要消除，实际生活中的数据无法彻底满足这些要求，因此它在现实场景中的应用效果有限。为了解决那些不满足线性回归的严格要求的数据分析需求，我们需要逻辑回归。逻辑回归由线性回归变化而来，它对数据的要求没那么高，分类效力很强，对数据不需要做消除多重共线性之类的预处理。逻辑回归有以下三个
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2024-08-02 08:54:13
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逻辑回归在训练的初始阶段，将要构建一个逻辑回归模型来预测，某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。为了完成这个预测任务，我们准备构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。#导入需要的库
import
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2024-05-30 20:39:00
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文章目录二分类多分类不同惩罚的稀疏度正则化路径 二分类import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
from scipy.special import expit
# General a toy dataset:s it's just a straight line wi
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2024-05-29 01:08:26
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逻辑回归模型案例
我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。
# 数据分
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2024-03-21 18:26:12
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3. 逻辑回归分析从图中可以看出，数据集线性可分的，可以划分为3类，分别对应三种类型的鸢尾花，下面采用逻辑回归对其进行分类预测。前面使用X=[x[0] for x in DD]获取第一列数据，Y=[x[1] for x in DD]获取第二列数据，这里采用另一种方法，iris.data[:, :2]获取其中两列数据（两个特征），完整代码如下：import matplotlib.pyplot as
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2023-11-02 09:47:06
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在这部分的练习中，你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能进入大学。假设你是一所大学的行政管理人员，你想根据两门考试的结果，来决定每个申请人是否被录取。你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们准备构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。Logistic Regression1.数
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2024-02-19 23:00:49
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LogisticRegression(逻辑回归)逻辑回归虽然名称上带回归，但实际上它属于监督学习中的分类算法。1.算法基础LogisticRegression基本架构源自于Adline算法，只是在激励函数的选择上有所不同，Adline算法使用恒等函数作为激励函数，而Logistic选用sigmoid函数作为激励函数。LogisticRegression算法的数学基础是两个函数：1)logit函数，
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2024-07-24 11:25:10
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#-*- coding: utf-8 -*-
'''
逻辑回归参数：
penalty：惩罚项，str类型，可选参数为l1和l2，默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布，L2假设的模型参数满足高斯分布，所谓的范式就是加上对参数的约束，使得模型更不会过拟合(overfit)，但是如果要说是不是加
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2023-12-08 16:59:43
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目录一、逻辑回归二、案例——深入理解逻辑回归1.分类需要分析的问题：2.建模3.求解模型：4.算出模型矩阵的值：5.根据值判断拟合精度：6.决策评估：三、算法评估1.问题描述：2.查准率，查全率：四、参考 一、逻辑回归ogistic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
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2024-03-24 22:03:07
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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logistic回归。logistic回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)函数来预测。下面介绍一个线性逻辑回归的案例，这里被用来处理二分类和多分类问题。一 实例描述假设某肿瘤医院想用神经网络对已有的病例数据进行分类，数据的样本特
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2024-04-03 09:07:49
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目录1、首先认识线性回归2、逻辑回归 2.1 假设函数 2.2 损失函数 2.3 多分类问题3、总结1、首先认识线性回归 首先来一个引例，对于一个房价预测项目，我们想要建立房子特征（如
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2024-04-03 19:49:06
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