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
转载
2024-04-01 22:00:12
57阅读
环境 spark-1.6 python3.5一、逻辑回归逻辑回归又叫logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型。线性回归要求因变量必须是连续性的数据变量，逻辑回归要求因变量必须是分类变量，可以是二分类或者多分类(多分类都可以归结到二分类问题)，逻辑回归的输出是0~1之间的概率。比如要分析年龄，性别，身高，饮食习惯对于体重的影响，如果体重是实际的重量，那么就要使用线性回归。如果将体重
转载
2023-07-04 19:36:07
55阅读
目录1 简介2 逻辑回归的应用3 逻辑回归的适用范围4 逻辑回归与线性回归的区别联系5 逻辑回归训练 1 简介概念： 是分类变量的分类算法2 逻辑回归的应用（1）预测某人是否有心脏病 （2）预测病人的致死率 （3）预测用户的购买意向 （4）预测工程或产品的失败率 （5）预测房主拖欠抵押贷款的可能性3 逻辑回归的适用范围（1）两面性的问题 （2）需要计算可能性 （3）需要一个线性决策边界 （4）需
转载
2024-02-19 22:24:58
42阅读
目录第一章：逻辑回归的应用场景第二章：逻辑回归的原理1.输入2.Sigmoid函数3.损失函数4.优化损失采用梯度下降：第三章 逻辑回归应用案例1.数据集 2.具体流程1.读取数据 2.缺失值处理3.划分数据集4.标准化5.预估器流程6.模型评估7.结果展示第四章 分类评估算法 1.分类的评估方法------精确率与召回率精确率：召回率：F1-score2.分类的评估
转载
2024-05-06 20:36:34
66阅读
逻辑回归和极大似然估计是统计学和机器学习中重要的概念，它们之间有着密切的关系。在本文中，我们将探讨逻辑回归和极大似然估计之间的关系，以及它们在实际应用中的作用。逻辑回归逻辑回归是一种常用的监督学习模型，通常用于处理分类问题。与线性回归不同，逻辑回归的输出是一个介于0和1之间的概率值，用来表示样本属于某个类别的概率。逻辑回归模型的参数可以通过最大化似然函数来进行估计，这就引出了与极大似然估计的关系。
转载
2024-10-11 09:10:06
172阅读
逻辑回归 逻辑回归简介 [了解]应用场景 预测疾病(是阳性,不是阳性) 银行信任贷款(房贷,还是不房贷) 情感分析(正面,负面) 预测广告点击率(点击,不点击)  
转载
2024-08-30 19:28:37
40阅读
1、什么是逻辑回归算法？逻辑回归算法是一种二分类算法，用于预测一个二分类目标变量的概率。它基于线性回归模型，但使用了sigmoid函数将结果映射到0和1之间，表示目标变量为1的概率。逻辑回归算法常用于解决二分类问题，如预测某个人是否会购买某个产品、某个病人是否患有某种疾病等问题。逻辑回归算法的应用场景包括广告点击率预测、信用风险评估、客户流失预测、文本分类等。在这些场景中，逻辑回归算法可以对数据进
转载
2024-01-15 06:55:55
85阅读
一、逻辑回归（1）定义与使用场景逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。应用场景举例：是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的一种方法。（2）逻辑回归的输入与输出逻辑回归的输入
转载
2024-04-30 19:58:02
219阅读
就是把前两天转载的文章都看了看，结合自己的想法，汇总了一下。
1. 回归问题
我理解就是曲线拟合问题。
在参数空间上（不妨假设为二维空间）有一些样本点，找一条曲线尽量拟合所有的样本点。这里面的“找一条”曲线不是漫无边际的找，而是先假定曲线的形式，如：直线、二次曲线等等，然后来学习确定曲线的各项参数。一方面，算法没有那么神奇，不能够告诉我们用什么类型的曲线拟合
转载
2024-05-13 14:16:45
56阅读
文章目录逻辑回归模型（Logistic Regression）动机与目的模型解释决策边界代价函数（Cost Function）运用梯度下降算法求解逻辑回归参数（
w
,
转载
2024-05-07 19:30:11
63阅读
机器学习 逻辑回归算法应用案例1、数据本次数据为Kaggle著名的公开数据集坦泰尼克号之灾。 数据源地址：https://www.kaggle.com/c/titanic 如果你是第一次进入kaggle，你需要注册一个账号才能下载数据集，进入该链接之后请按下图找数据。 下载数据即可，前提是你处于登录状态，如果你没有Kaggle账号，你可以通过Kaggle创捷一个账号，毕竟这么强的网站不创建个账号都
转载
2024-06-12 21:23:33
100阅读
一、spark ml介绍spark ml对机器学习算法的api进行了标准化，使将多个算法合并到一个管道或工作流变得更容易。为了更清楚了解，从以下及几个方面展开说明。DataFrame:这个ML API使用Spark SQL的DataFrame作为ML数据集，它可以容纳各种数据类型。例如，DataFrame可能有不同的列存储文本、特征向量、真实标签和预测。Transformer: Transform
第四天的时候学习逻辑回归可使用sigmod函数做一个比较合理的预测，因为sigmod函数值域范围恰好为【-1,1】，而且导数比较容易得到。今天就用一个简单的例子来说明。 该数据集包含了社交网络中用户的信息。这些信息涉及用户ID,性别,年龄以及预估薪资。一家汽车公司刚刚推出了他们新型的豪华SUV
转载
2024-05-06 20:37:44
43阅读
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）逻辑回归为分类模型，最突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势:优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高1.1 逻辑回归的应用逻辑回归模型应用领域 1.大多数医学领
转载
2024-03-29 13:10:51
97阅读
线性回归是回归模型感知器、逻辑回归以及SVM是分类模型线性回归：f(x)=wx+b感知器：f(x)=sign(wx+b)其中sign是个符号函数，若wx+b>=0取+1，若wx+b<0取-1它的学习策略是最小化误分类点到超平面的距离，逻辑回归：f(x)=sigmoid(wx+b)取值范围在0-1之间。感知器和SVM的对比：它俩都是用于分类的模型，且都以sign符号函数作为分类决策函数。
转载
2024-02-19 21:37:54
107阅读
在所有安全解决方案中，人员都是最脆弱的元素。2.1 人员安全策略和程序人员安全策略 :1.职责分离（Separation of duties）：防止个人具备破坏、颠覆整个系统的可能，防止串通。2.工作职责（Job responsibilities)：最小特权原则3.岗位轮换（Job rotation)：知识备份，降低欺诈、数据更改的风险 雇佣协议、保密协议、定期审查、强制休假。岗位轮换有两个功能。
1.逻辑回归方程： 再来看一看该方程对应的图形：当样本值远大y越接近1，样本值越小y越接近0，以0.5为分界线的两种情况： 这时负样本就是0，正样本就是1，0和1就是我们给样本定义的标签。在考试通过问题中，可以用1代表通过（pass）,用0代表失败（failed），这样就可以通过标签0和1将失败和通过进行一个分类，就可以很好地解决二分类问题了。当问题更复杂时，可以用g(x)代替x，然后就可以根据g
逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。1 逻辑回归
转载
2024-08-20 22:27:08
107阅读
1. 前言在机器学习的分类问题领域中，有两个平分秋色的算法，就是逻辑回归和支持向量机，这两个算法个有千秋，在不同的问题中有不同的表现效果，下面我们就对它们的区别和联系做一个简单的总结。2. LR和SVM的联系都是监督的分类算法。都是线性分类方法 (不考虑核函数时）。都是判别模型。3. LR和SVM的不同
损失函数的不同，LR是对数损失函数，SVM是hinge损失函数。SVM不能产生概率，LR可以产
转载
2023-12-13 19:52:35
82阅读
1. 算法原理logistic/sigmoid函数作用：把取值范围从负无穷到正无穷的公式计算结果，压缩到0和1之间，这样的输出值表达为“可能性”更直观。逻辑回归算法用于估计预测目标的可能性，它属于软分类算法，即最终得到的是一个具体的概率，而不仅仅是“是”或“不是”这样的二分类结果；逻辑回归能提供一个样本属于正类的可能性是多少，比如假设对于样本x，回归系数w，（w^T是向量w的转置），使用
转载
2024-06-24 06:38:31
113阅读
