文章目录1.什么是逻辑回归2. 逻辑回归的判定边界3.代价函数4.Python3实现逻辑回归5.总结 1.什么是逻辑回归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。值得一提的是该算法输出值永远在 0 到 1 之间。下面通过一个例子来了解下什么是逻辑回归。假设现在我们有一个应用场景，根据肿瘤的大小来判断肿瘤是恶性的还
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2024-06-24 17:15:53
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# 逻辑回归及其系数输出
## 一、背景介绍
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法，它适用于二分类问题，通过将输入特征与输出标签之间的关系建模，来预测新数据点的标签。其中，系数是逻辑回归模型的重要组成部分，它表示了每个特征对于最终分类结果的影响程度。在实际应用中，了解逻辑回归模型的系数是非常重要的，可以帮助我们理解模型的工作原理，优化特征选择，甚至进行模型解释。
## 二、逻辑回归
原创
2024-07-11 06:04:26
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逻辑回归原理梳理_以python为工具 【Python机器学习系列（九）】 文章目录1.传统线性回归2.引入sigmoid函数并复合3. 代价函数4.似然函数也可以5. python梯度下降实现逻辑回归6.python梯度下降实现非线性逻辑回归 大家好，我是侯小啾！ 今天分享的内容是，逻辑回归的原理，及过程中的公式推导。并使用python实现梯度下降法的逻辑回归。 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ
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2023-07-08 09:54:43
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逻辑回归不是回归算法，是分类算法，可以处理二元分类以及多元分类。线性回归线性回归的模型是求出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ，满足Y = Xθ。此时Y是连续的，所以是回归模型。对应n维样本数据，对应的模型是这样的： 其中θ为模型参数。一般用均方误差作为损失函数，损失函数的代数法表示如下：用矩阵形式表示为：采用梯度下降法，则θ的迭代公式为：如果采用最小二乘法，则θ为在这里最小
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2024-05-14 21:35:06
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## 逻辑回归及其应用
逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法。它在预测离散型变量时非常有用，例如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件，或者预测一个学生是否会被大学录取。本文将介绍逻辑回归的基本原理、应用场景，并通过Python代码示例来展示如何实现逻辑回归模型。
### 逻辑回归的原理
逻辑回归的基本思想是通过将线性回归的结果映射到一个概率值，然后根据这个概率值进行分类。对于二分类问题，逻
原创
2023-11-02 13:51:34
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python 逻辑回归(Logistic Regression in Python - Testing)We need to test the above created classifier before we put it into production use. If the testing reveals that the model does not meet the desi
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2024-09-23 11:29:03
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#逻辑回归算法是一个二分类的算法，但是通过变形可以解决多分类的任务
#逻辑回归将数据的特征转变为数据的发生概率，然后与阈值作比较，判断是0还是1，所以也可以叫做回归算法
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#定义概率转换函数sigmoid函数
def sigmoid(t):
return 1/(1+np.exp(-t))
概述逻辑回归要求数据类型为数值型。逻辑回归与线性回归的区别：逻辑回归的迭代过程就是为每个特征寻找一个系数，这些系数也叫做回归系数，如果直接计算∑θixi那么就是线性回归，要转化为逻辑回归，则需要将上述值通过sigmoid函数，即sigmiod（∑θixi），将一个连续值转化为一个概率值，从而根据门限判定所属的类别。逻辑回归模型：最简单的逻辑回归模型∑θixi即将mapFeature（xi）与回归系
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2024-03-19 20:42:33
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logistic回归，又叫对数几率回归。首先强调，这是一个分类模型而不是一个回归模型！一、logistic回归和线性回归的关系既然logistic回归名字中都带有“回归”二者，所以二者是有联系的。 首先给出线性回归模型： 写成向量形式为： 同时“广义线性回归”模型为：注意，其中g(~)是单调可微函数。 下面我们便从线性回归的回归模型引出logistic回归的分类模型！！！我们知道上述线性回归模型只
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2024-02-21 19:24:55
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逻辑回归适用类型：解决二分类问题逻辑回归的出现：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的结果，通过Sigmoid函数映射到(0，1)之间线性回归的决策函数：数据与θ的乘法，数据的矩阵格式(样本数×列数)，θ的矩阵格式(列数×1)将其通过Sigmoid函数，获得逻辑回归的决策函数使用Sigmoid函数的原因：可以对(-∞
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2024-06-26 10:45:23
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学完线性回归，逻辑回归建模+评估模型的过程就相对好理解很多。其实就是换汤不换药。逻辑回归不是回归算法，而是分类算法，准确来说，叫逻辑分类逻辑分类本质上是二分分类，即分类结果标签只有两个逻辑回归建模-评估模型的过程如何建立有序的二维数据结构1.字典是无序的，所以引入一个OrderedDict来让顺序变成有序2.数据集转成Pandas的二维数据结构进行处理如何实现逻辑回归1.提取出特征和标签提取出某一
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2023-10-26 10:38:12
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《老饼讲解机器学习》https://www.bbbdata.com/ml/text/48目录一.无归一化情况 二. 数据归一化时情况 (一) 公式推导(二) 例子说明在建好模型后，我们需要提取出逻辑回归模型的表达式。本文讲解1.无归一化时，直接提取。2.数据作归一化后，对应原始数据的模型系数。一.无归一化情况 直接 使用 clf.coef_[0] 和 clf.inte
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2024-03-18 11:50:03
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前言最近在给某银行举办的建模比赛担任辅导老师，这个比赛要求参赛小组从指定的几道题里挑选一个来建模并输出预测名单用于营销。在比赛过程中选择逻辑回归算法的小组不在少数，我想这与逻辑回归在金融行业尤其是银行业根深蒂固的地位不无关系。但先入为主也会带来一系列的问题，比如在很多业务场景和数据分布上，逻辑回归的效果其实并不理想，这个问题在这次比赛中也得到了验证。尽管如此，由于逻辑回归简单易用、可解释性强，还是
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2024-09-12 19:26:31
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逻辑回归（Logistic Regression）torchversion提供的数据集import torchvision # PyTorch提供的工具包
# 手写数字识别集 0-9
# root：存储路径 train：训练集还是测试集 download：从网上下载
train_set = torchvision.datasets.MNIST(root='./dataset/mnist'
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2024-09-27 06:36:06
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回归 概念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（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程。最后结果用sigmoid函数输出因此，为了实现 Logistic 回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数（如下公式所示），然后把所有结果值相加，将这个总和代入 Sigmoid 函数中，进而得到一个范围在 0~1 之间的数值。任何大于
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2024-09-04 13:55:45
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线性回归线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归 线性回归用矩阵表示举例线性回归的特征与目标的关系线性关系单变量线性关系多变量线性关系 单特征与目标值的关系呈直线关系，或者两个特征与目标值呈现平面的关系非线性关系 如果是非线
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2024-08-01 20:55:02
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# Python实现逻辑回归模型的系数输出
## 状态图：
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 准备数据
准备数据 --> 训练模型
训练模型 --> 输出系数
输出系数 --> 结束
```
## 旅行图：
```mermaid
journey
title 逻辑回归模型系数输出
开始 --> 准备数据 --> 训练
原创
2024-04-06 03:57:26
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## Python逻辑回归系数p值的意义和计算方法
逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。在逻辑回归中，我们通过计算自变量的系数来衡量其对因变量的影响程度。然而，仅仅知道系数的大小并不能完全揭示变量的重要性，我们还需要计算出这些系数的p值来进行判断。本文将介绍逻辑回归系数p值的意义和计算方法，并通过Python代码示例演示其应用。
原创
2023-08-15 16:26:15
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1.逻辑回归与线性回归的联系与区别1. 模型假设不同。
自变量应变量是线性关系，
线性回归假设数据服从高斯分布，
对于所有的观测值，它们的误差项相互之间是独立的，并且服从正太分布，拥有同样的方差
逻辑回归的假设数据服从伯努利分布，非正及反，且假设样本为positive的概率用sigmoid函数表示
2. 寻找参数的方法不同。
线性回归使用的是最小二乘法来寻找参数，
逻辑回归使用的是最大似然估计
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2024-06-26 05:18:41
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一、逻辑回归的简介1、逻辑回归：Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinear model）。逻辑回归算法本质还是回归，只是其引入了逻辑函数来帮助其分类。Logistic回归实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，比如0和1
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2023-08-21 22:51:42
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