全文共1279字，预计学习时长4分钟 有这么一个好用又前卫的机器学习模型，然而因其复杂性，它常常被人们所忽视，居于“小众行列”。它就是保序回归。 “保序”(Isotonic)源于希腊语词根iso和tonos。iso除了作为一种文档格式，还有平等之意。tonos意为延展。Isotonic一词可以指代从材料科学到物理学再到人文科学等领域的一系列事物。等延展回归(保序回归，Iso
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2024-08-24 09:56:46
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保序回归的数学定义保序回归，名字很形象，就是建立一种保证数据递增关系的回归函数。如下图所示，当X从0增加到100时，Y的变化是波动的，但总体是往上增加的，此时做一个直线拟合，就是一个保序回归。也可以采用isotonic回归，做成分段直线。保序回归在二分类模型中的作用我们做二分类模型时，模型通常会用model.predict_proba()这样的函数来得到预测概率。但是此时模型输出的概率并不直接等同
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2024-03-25 08:48:26
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数据读取情况library(readxl)data <- read_excel("录入数据.xlsx",sheet="Sheet4")str(data)is.na(data) # 判断是否存在缺失n <- sum(is.na(data)) # 输出缺失值个数print(n)绘制主要变量的统计情况——柱状图attitude <- table(data$ 对公民...
原创
2021-06-09 23:30:38
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# Python 定序回归：一种处理有序分类数据的模型
随着数据科学的发展，机器学习已经成为一项日益重要的技术，广泛应用于各个行业。在数据分析中，我们常常会遇到有序分类数据，例如评价系统中的评分（如1星到5星）、问卷调查中的满意度（如不满意到非常满意）等。针对这一类数据，传统的回归模型并不适用，因为它们无法处理因变量的顺序性。为了解决这一问题，定序回归（Ordinal Regression）应运
简介传统的线性回归模型预测的因变量取值范围为任意实数，在实际应用中我们常常需要对非连续型数据建模，其中一类的典型的数据即是定序数据ordinal data。一般我们以没有数值意义但是有顺序意义的数据统称为定序数据。最常见的例子就是问卷调查给出的选项：非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意就是一类定序数据。定序变量介于连续变量和定类变量之间，是在测量层次上被分为相对次序的不同类别、但并不连续。使用
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2023-11-27 03:05:25
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Coursera上Andrew Ng的课程堪称经典，课程主要使用的是Octave/MATLAB。平时学习使用python多些，所以尝试着用python来做个课后作业。第三周的课程主要学习了逻辑回归以及逻辑回归的正则化。作业目标：通过两次考试成绩来判断是否可以录取通过？下载课后作业文件，解压缩后可以得到如下文件，自行过滤出第一部分相关文件：ex2.m 分步骤实现逻辑回归代码，之后对应e
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2023-09-23 01:02:54
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分享内容（2020/06/23）Probabilistic Regression for Visual Tracking视觉跟踪的概率回归这篇论文是Martin Danelljan CVPR2020的最新一个工作，这个系列中几篇论文都是一种架构，即将整个跟踪任务分为位置预测和bbox回归两个问题，模型架构采用的是一种类似Siamese架构。这篇论文主要解决的是位置回归的问题，bbox的回归还是直接
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2024-04-01 07:13:54
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时间序列预测（五）—— Prophet模型文章链接（一）数据预处理（二）AR模型（自回归模型）（三）Xgboost模型（四）LSTM模型（五）Prophet模型（自回归模型）模型原理 Prophet模型，是Facebook公司开源的一个专门用于大规模时间序列分析的模型,基于加性模型（Additive Model），利用年月日等的周期性再加上假期影响去拟合非线性的趋势。具体内容可以在这里找到。该模
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2024-06-14 23:13:05
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1.适合阅读人群：知道以下知识点：盒状图、假设检验、逻辑回归的理论、probit的理论、看过回归分析，了解AIC和BIC判别准则、能自己跑R语言程序2.本文目的：用R语言演示一个相对完整的逻辑回归和probit回归建模过程，同时让自己复习一遍在学校时学的知识，记载下来，以后经常翻阅。3.本文不涉及的部分：（1）逻辑回归和probit回归参数估计的公式推导，在下一篇写；（2）由ROC曲线带来的阈值选
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2024-05-03 17:51:08
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一、为什么使用定序回归： 定序变量介于连续变量和定类变量之间，是在测量层次上被分为相对次序的不同类别，但并不连续。 如果对定序变量使用多分类logit模型（MNL），那么会无视数据内在的排序从而导致排序信息的缺失，使得统计结果因为遗漏掉排序信息而丧失统计效率。如果采用OLS，那么就是将定序变
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2023-11-25 11:10:31
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# 1、了解数据: # ## 1.1、简介 ## 数据类型的构成,如图数据分为定量数据和定性数据;而定量数据又分为离散变量和连续变量;定性数据分为定序变量和名义变量。 定序变量:是指该变量只是对某些特性的"多少"进行排序,但是哥哥等级之间的差别不确定 &
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2024-08-02 20:18:20
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统计术语TAG：教育理论 A acceptance region 接受区域adjusted 校正的allocation 配置、布局alternative hypothesis 备择假设* analysis of variance 方差分析* analysis of covariance 协方差分析ANOCOVA ＝Analysis of covariance* ANOVA ＝Ana
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2024-06-03 15:29:19
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二项逻辑回归模型定义 1.1 二项逻辑回归模型使如下的条件概率分布： P(Y=1|x)=exp(ω⋅x+b)1+exp(ω⋅x+b)(1)
(1)
P
(
1、为什么需要自变量选择？一个好的回归模型，不是自变量个数越多越好。在建立回归模型的时候，选择自变量的基本指导思想是少而精。丢弃了一些对因变量y有影响的自变量后，所付出的代价就是估计量产生了有偏性，但是预测偏差的方差会下降。因此，自变量的选择有重要的实际意义。2、自变量选择的几个准则（1）自由度调整复决定系数达到最大  
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2023-10-17 07:02:37
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逻辑回归实战 逻辑回归案例小细节逻辑回归（logistic regression）虽然被称之为逻辑回归，但是它本质上其实是一种分类算法（classification algorithm），逻辑回归名字的由来是有历史原因的。sigmoid函数在逻辑回归中站着重要的位置，sigmoid function也被称为logistic function，称之为逻辑函数就做到了见名知意了，说明\({{
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2024-06-12 20:33:52
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July 3 勉勉强强看完TT
July 3梦入少年丛 歌舞匆匆 老僧夜半误鸣钟
惊起西窗眠不得 卷地西风1. Logistic regressionSome basic logicsource: https://www.vebuso.com/2020/02/linear-to-logistic-regression-explained-step-by-
贵州师范大学计算机实验报告课程名称: 人工智能 班级: 13级计本 实验日期: 2016/4/28 学号: 130702010047 姓名: 陈美 &n
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2024-09-06 13:53:06
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logistic回归的一些直观理解（1.连接函数 logit probit） 前面写了一些读书笔记是关于用logit回归做二分类问题后的效果评价，基本上已经可以告一段落。然后打算回过头来整理一下logit回归本身的一些思路。很惭愧，我不是统计学出身，当年概率论差点考挂，数理统计也是一门选修课（唯一印象深刻的是老师的口音），所以大概很难从理论上进行严格的阐述，主要还是写一点直观
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2024-02-23 09:10:58
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1 引言 最近做一个项目，准备用逻辑回归来把数据压缩到[-1,1]，但最后的预测却是和标签类似（或者一样）的预测。也就是说它的predict的结果不是连续的，而是类别，1,2,3,...k。对于predict_proba，这是预测的概率，但概率有很多个，数目为训练集类别（label）的个数。逻辑回归的原理，就是取出最大概率对应的类别。 &
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2024-03-29 11:41:17
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A
acceptance region 接受区域
adjusted 校正的
allocation 配置、布局
alternative hypothesis 备择假设
* analysis of variance 方差分析
* analysis of covariance 协方差分析
ANOCOVA ＝Analysis of covariance
* ANOVA ＝Analysis
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2024-08-22 10:44:45
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