**逻辑回归：**逻辑回归是用来做分类的，线性回归的一般形式是Y=wX+b。通过把Y值代入sigmoid函数中，即可得到[0,1]之间取值范围的数S，如果我们设置0.5为阈值，那么S大于0.5的可以看作正样本，S小于0.5的看作负样本，这样便可以完成分类。sigmoid函数： 将wX+b代入t中得到一般回归方程： 方程结果也可以理解为概率，即样本为正样本的概率为多少，当概率大于设定阈值的时候为正样
LR这个，我自己也不是很懂，先暂时记录下一些自己的理解，写给自己看的 逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。伯努利分布：（Bernoulli distribution，又名两点分布或者0
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2024-07-25 08:31:01
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《Elixir in Action》是由Manning所出版的一本新书，本书为读者介绍了Elixir这门语言以及Erlang虚拟机，同时也讨论了与并发编程、容错以及与高可用性相关的话题。InfoQ有幸与本书的作者Saša Jurić进行了一次访谈。\《Elixir in Action》的内容源自于Jurić在Erlang方面的经验，他为此特意创建了一个博客，为来自面向对象背景的程序员展现Erlan
某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响，对成都两个大型小区（高端和普通）居民分别进行了出行调查，各调查了300人其中Distance：居住地离上班地的距离（公里）Pincome：个人年收入（万元）Hincome：家庭年收入（万元）Age：年龄Gender：性别（0：女；1：男）Car：家庭拥有汽车的数量Education：教育水平（1：初中及以下；2：高中；3：专科；4：本科
# Python 单因素逻辑回归分析及OR值解读
逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法，尤其是在二分类任务中被广泛应用。与线性回归不同，逻辑回归主要用于预测某个事件是否会发生（例如，患者是否患有某种疾病），并输出该事件发生的概率。单因素逻辑回归（univariate logistic regression）是一种分析单个自变量与因变量之间关系的方法。在本文中，我们将探讨如何使用Python进行单
在上一讲中，通过数学推导，将logistics回归的数学原理推导了一遍，并用推导得到的偏导具体表达式求了出来，同时，通过Python实现了在数据集上上的logistics回归算法的基本应用，但是，基本的logistics回归是对所有数据求偏导的之和，所以需要通过传统方法求得的曲线虽然准确，但是每次实现运算量过大，所以需要对算法进行优化。这里提出的第一种算法是SGD，随机梯度上升算法，该算法每次运算
## 单因素逻辑回归Python P值
在统计学和机器学习领域，逻辑回归是一种用于解决分类问题的常见方法。它与线性回归不同，逻辑回归用于处理二元分类问题，例如预测某个事件是否发生。在逻辑回归中，我们通常希望了解每个特征对结果的贡献程度，这就需要考虑P值。P值是用来衡量变量对结果的统计显著性的指标，通过P值我们可以判断一个变量是否显著影响结果。
### 逻辑回归的基本原理
逻辑回归是一种广义线
原创
2024-06-16 04:35:01
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# 单因素逻辑回归及其 p 值计算指南
## 引言
逻辑回归是分析数据的一种常用方法，特别适用于二分类问题。本文将指导你如何在 Python 中实现单因素逻辑回归，并计算 p 值。合适的 p 值可以帮助我们判断变量与结果之间的关系是否显著。我们将依照以下步骤进行此实现。
## 流程概述
以下是进行单因素逻辑回归的步骤概述：
| 步骤 | 描述
# 单因素逻辑回归特征筛选教程
在数据科学和机器学习的领域，特征筛选是一个重要的步骤，尤其是在构建模型之前。单因素逻辑回归是一种基本的统计分析方法，可以帮助我们评估每一个特征与目标变量之间的关系。本文将详细介绍如何通过 Python 实现单因素逻辑回归特征筛选，并提供具体的代码和注释。
## 流程概述
在开始编写代码之前，了解整个流程是很重要的。以下是实现单因素逻辑回归特征筛选的主要步骤：
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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Logistic回归虽然名字叫”回归” ，但却是一种分类学习方法。使用场景大概有两个：第一用来预测，第二寻找因变量的影响因素。 一 从线性回归到Logistic回归 线性回归和Logistic回归都是广义线性模型的特例。 假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程： y =β0 +β1*x
# 单因素逻辑回归分析在Python中的实现
在数据科学领域，逻辑回归是一种常用的分类算法，用于对二元结果（如“是/否”）进行预测。本文将带你一步步了解如何使用Python进行单因素逻辑回归分析。本文将详细介绍实现的每一步，并提供相关代码和注释。
## 流程概览
下面是实现单因素逻辑回归的步骤分解表：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
# 使用Python实现单因素逻辑回归中的OR值和P值
在数据科学与统计分析中，逻辑回归是一种非常重要的分析方法。其中，单因素逻辑回归是用于分析单个自变量与因变量之间关系的一种简单形式。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python来执行单因素逻辑回归分析，计算OR值（Odds Ratio）和P值。
## 整体流程
首先，我们来梳理整个任务的流程，并以表格的形式呈现，这会帮助我们清晰地了解每一步
在数据分析和建模过程中，逻辑回归模型因其在二分类问题上的广泛应用而成为重要的统计工具。本文将详细介绍如何在 R 中实现单因素和多因素逻辑回归，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及最佳实践。
首先，背景定位中需要展示一个业务模型，帮助我们理解逻辑回归在实际业务中的影响。例如，在用户流失预测中，我们想通过用户的特征数据（如年龄、消费次数等）来预测其是否会流失。可使用 LaTeX 公
1.总概述在监督学习中，根据预测值的连续与否可将监督学习分为回归问题（regression）以及分类(classification)问题。若预测值为连续值，则其为回归问题，例如房价和股价的估计；若预测值为离散值，则其为回归问题，例如对颜色的判别（此时有固定的类别，如红色蓝色和绿色三色的判断）。 在回归问题中，可以分为线性回归（linear regression）以及logistic回归（logis
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2024-07-21 17:03:16
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第四节 单因素、多因素方差分析单因素方差分析适用条件：单因素方a差分析用来检验3组以上的样本数据是否来自均值相等的总体。原理：单因素方差分析是独立样本t检验的拓展性分析内容，独立样本t检验只能检验两组数据，而方差分析可以检验3组以上的数据均值差异情况。案例： 现通过随机抽样的方式调查xxx地区320名公务员的职业幸福感，采用量表的方式进行调查问卷的设计，现样本数据已经收集齐，在此基础上想要研究不同
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2023-10-11 00:03:51
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多类分类任务有两种分类：1对其他多项分布一对其他(One-vs-Rest, OvR) 三个分类器： 上述通过三个分类器分别是C1，C2，C3。每类的模型都有自己正则参数和权重参数。每个分类器是单独训练得到的。OvR如何对新样本进行分类？对于一个需要预测的样本，通过每个分类器模型对该样本做预测，每个分类器都会返回该样本的概率。然后选择概率最大的类别作为该样本的类别。即：多项式分布在logistic中
# 单因素与多因素分析在Python中的应用
在数据分析领域，单因素分析和多因素分析是重要的统计方法，用于探讨变量之间的关系。本文将介绍这两种分析方法，并通过Python示例代码演示其应用。
## 单因素分析
单因素分析主要用于观察一个自变量对因变量的影响，常用于初步探索数据集。我们可以使用Python中的`scipy.stats`库进行单因素方差分析（ANOVA）。
### 代码示例：单
1、数据背景有A、B、C、D四个地区，不同地区的销售量不一样，现抽取了不同时间段内每个地区的销售量，试使用方差分析的方法解决：1、每个地区间的销售量是否相同？2、不同月份的销售量是否相同？3、不同时间与地区的销售量是否相同？2、术语介绍学习方差分析，我们首先需要知道它所说的专业性术语，如：因素、水平、协方差、因变量，自变量等。单纯看定义可能会有点迷，下面我们通过一个栗子来看看这些术语具体是指什么：
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2024-07-22 21:19:25
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在研究X对于Y的影响时，如果Y为定量数据，那么使用多元线性回归分析(SPSSAU通用方法里面的线性回归)；如果Y为定类数据，那么使用Logistic回归分析。结合实际情况，可以将Logistic回归分析分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析，如下图。Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X
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2024-06-16 08:49:50
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