前言在机器学习中，“分类”和“回归”这两个词经常听说，但很多时候我们却混为一谈。本文主要从应用场景、训练算法等几个方面来叙述两者的区别。 本质区别分类和回归的区别在于输出变量的类型。分类的输出是离散的，回归的输出是连续的。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。若我们欲预测的是离散值，例如"好瓜""坏瓜"，此类学习任务称为 "分类"。若欲预测的是
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2024-01-10 12:55:10
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输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题； 输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题；其实回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。 分类问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测； 回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所
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2023-12-26 06:38:45
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# Python回归分类变量实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用Python实现回归分类变量。本文将按照以下流程进行介绍，方便你快速入门：
1. 数据收集
2. 数据预处理
3. 特征工程
4. 模型选择与训练
5. 模型评估与调优
## 1. 数据收集
在进行回归分类变量实现之前，首先需要收集相关的数据。数据可以通过各种途径获取，例如从数据库中提取、从API中获取、从
原创
2024-02-12 08:25:25
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阿里云的课程有逻辑回归的内容的，学一下。原理分类变量:又称定性变量或离散变量，观察个体只能属于互不相容的类别中的一组。一般用非数字表达。与之相对的是定量变量或连续变量，变量具有数值特征。常见的有有序变量(年龄等级，收入等级等)，名义变量(性别，天气，职业等)。自变量包含分类变量:名义变量通常使用虚拟变量(哑变量)，有序变量通过选取连续函数构建位置结构模型或者规则结构模型。因变量包含分类变量:通常不
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2023-09-08 23:04:47
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前言 机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归。本文将浅谈下两者的区别。区别 回归会给出一个具体的结果，例如房价的数据，根据位置、周边、配套等等这些维度，给出一个房价的预测。 &n
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2024-03-31 10:32:19
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1.什么是逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指数等指标，判断一个人是否换糖尿病，Y=0表示未患病，Y=
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2023-08-26 02:27:49
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为何使用人工智能和机器学习？地球的未来在于人工智能和机器学习。如果对这些技术一无所知，人们很快会发现自己落伍了。世界发展日新月异，每天都发生着不可思议的变化。在人工智能和机器学习中，有许多实现和技术能够解决实时问题。其中，监督学习是最常用的方法之一。「人工智能的关键在于表示。」——Jeff Hawkins什么是监督学习？在监督学习中，我们首先导入包含训练属性和目标属性的数据集。监督学习算法将学习训
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2024-06-07 20:07:05
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一、多类回归简介1. 基本介绍 如上篇所述，逻辑回归比较常用的是因变量为二分类的情况，这也是比较简单的一种形式。但在现实中，因变量的分类有时候多于两类，如疗效可能是“无效”“显效”“痊愈”三类，当然可以把其中两类进行合并，然后仍然按照二分类逻辑回归进行分析，但是合并的弊端是显而易见的，它可能损失一定的信息。而多分类则充分利用了完整的信
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2023-11-27 23:16:44
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在研究X对Y的影响时，因变量Y有时是分类变量，这时如果还想分析影响关系可以使用logit回归，常见的logit回归包括，二元logit回归（二项logit回归）、多分类logit回归以及有序logit回归。三者的区别如下：编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）此案例使用多分类logit回归研究幸福感情况。一、案例背景某研究者分别于1985年、1995年、2005年调查了已婚及未婚的
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2023-08-29 18:29:16
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今天梳理一下逻辑回归，这个算法由于简单、实用、高效，在业界应用十分广泛。注意咯，这里的“逻辑”是音译“逻辑斯蒂（logistic）”的缩写，并不是说这个算法具有怎样的逻辑性。
前面说过，机器学习算法中的监督式学习可以分为2大类：
分类模型：目标变量是分类变量（离散值）；
回归模型：目标变量是连续性数值变量。
逻辑回归通常用于解决分类问题，例如，业界经常用它来预测
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2024-04-05 14:39:56
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基于逻辑回归的分类预测一、学习目标二、代码实践1.代码流程2.demo实践3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归代码实践三、逻辑回归原理简介 一、学习目标了解逻辑回归的理论掌握逻辑回归的sklearn函数的调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测二、代码实践1.代码流程demo实践 1.库函数导入 2.模型训练 3.模型参数查看 4.数据和模型可视化 5.模型预测基于鸢尾花（iris）数据集的逻
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2024-06-18 14:50:41
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## 标题：Python数据分析中的分类变量转为哑变量回归
### 引言
在Python数据分析中，经常会遇到分类变量的处理问题。分类变量是指具有有限个取值的变量，如性别、学历等。在回归分析中，我们通常需要将分类变量转换为哑变量（也称为虚拟变量）进行分析。本文将介绍如何使用Python进行分类变量转为哑变量并进行回归分析的方法。
### 什么是哑变量？
哑变量是指将一个分类变量拆分成多个二元变
原创
2023-12-15 06:03:58
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线性回归线性回归（Linear Regression)作为Machine Learning 整个课程的切入例子确实有独到的地方，以简单的例子为出发点，将学习任务的主干串起来。问题的建模可以简单如下图所示：线性回归可以分为单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)以及多变量线性回归(Linear Regression with Multiple
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2024-08-24 17:20:49
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简单解释：分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。举个例子： 预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务； 预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。分类模型和回归模型本质一样，分类模型可将回归模型的输出离散化（下面例子1. 2. 4. 5.），回归模型也可将分类模型的输出连续化（下面例子3.）举几个例子:Logistic
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2024-05-26 15:31:36
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1.什么是逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型：
而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指数等指标，判断一个人是否换糖尿病，
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2024-04-19 06:22:16
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文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程，本文是针对该课程的个人学习笔记，如有疏漏，请以原课程所讲述内容为准。感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记，为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样。 § 2. 多变量线性回归 Linear Regression with Mult
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2024-03-28 22:08:00
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逻辑回归（Logistic Regression）1 概念逻辑回归虽然名字叫做回归，但实际上却是一种分类学习方法。 线性回归完成的是回归拟合任务，而对于分类任务，我们同样需要一条线，但不是去拟合每个数据点，而是把不同类别的样本区分开来。2 Classification(分类)分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。这时，输入变量X可以是离散
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2024-06-03 09:14:59
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监督学习中，如果预测的变量是
离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。
分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 举个例子： 预测明天的气温是多少度，这是一个
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2024-04-08 22:08:39
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# 含有分类变量的回归分析在Python中的应用
在数据分析和机器学习中，回归分析是一种常见的方法，用于建模变量之间的关系。在许多情况下，数据集中会包含分类变量（categorical variables），例如 "性别"、"地区" 等，在进行回归分析时，处理这些分类变量是至关重要的。本文将介绍如何在Python中进行含有分类变量的回归分析，并提供相关代码示例。
## 什么是分类变量？
分类
1.背景介绍回归分析是一种常用的统计方法，用于研究因变量与一或多个自变量之间的关系。它是一种预测性分析方法，主要用于分析因变量与自变量之间的关系，以及预测因变量的值。回归分析可以用于分析连续型数据和离散型数据，也可以用于分析单变量和多变量的数据。回归分析的核心概念包括因变量、自变量、回归方程、残差等。因变量是我们想要预测的变量，自变量是我们想要用来预测因变量的变量。回归方程是用于描述因变量与自变量
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2024-08-23 13:40:45
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