# 如何使用Python绘制逻辑回归图
在机器学习中，逻辑回归是一种常见的分类算法。通过Python绘制逻辑回归图，可以直观地显示模型对数据的分类能力。在本文中，我们将通过一系列步骤来实现这个目标。
## 整体流程
我们可以将整个流程分为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --------------------
原创
2024-09-01 04:05:36
260阅读
# 使用Python绘制泊松回归函数图
泊松回归是一种用于处理计数数据的回归分析方法。它通常用于预测事件发生的次数，例如在特定时间范围内的客户到访次数、交通事故发生频率等。通过泊松回归，我们能够建立自变量与因变量之间的关系。
本文将通过Python中的`statsmodels`库演示如何进行泊松回归分析，并绘制相应的回归函数图。
## 基本概念
在泊松回归中，我们假设因变量服从泊松分布，而
原创
2024-09-30 06:30:51
35阅读
matplotlib 二几种常见图形一. 条形图（柱状图）1. 正向条形图2. 横向条形图3. 分组条形图4. 堆叠条形图* 文档二. 直方图应用场景* 文档三. 散点图* 文档四. 饼图* 文档五. 箱线图应用场景* 文档六. 雷达图* 文档七. 折线图* 文档 几种常见图形对比分析：直方图，柱状图，雷达图，箱线图趋势分析：折线图，面积图占比分析：饼图，矩形树图相关分析：散点图地理分布分析：地
文章目录零、前置函数线性相乘均方误差损失函数梯度下降函数数据的生成函数一、线性回归1.手动实现线性回归2.调库实现线性回归1.定义我们线性回归的模型2.定义我们的误差函数3.定义优化方法4.模型的训练5.开始训练6.查看模型的参数7.计算我们模型的当前的均方误差二、逻辑回归1.手动实现逻辑回归1.激活函数2.逻辑回归函数3.辅助函数设定阈值4.定义准确率函数5.定义损失函数6.定义优化方法7.训
转载
2024-09-29 23:40:20
86阅读
Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和，minw||Xw−y||22+α||w||22
minw||Xw−y||22+α||w||22其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。参数 alpha：{float，array-like}，shape（n_tar
转载
2024-08-29 21:05:21
285阅读
声明：参考用Sckit-Learn和Pandas学习线性回归
入门机器学习仅仅靠这一篇文章还是有些不够，建议大家戳一戳文中的链接，看一下相关的知识。 从简单的线性回归入门机器学习获取数据，定义问题整理数据用pandas来读取数据准备运行算法的数据划分训练集和测试集运行scikit-learn的线性模型评价模型调优画图观察结果总结 从简单的线性回归入门机器学习 虽然本文从一开始就限定了机器学习
目录前言：一个交互性的软件简介数据代码效果拓展授权 前言：一个交互性的软件基于相关需求，我们使用python封装了一个交互性机器学习回归软件，现已依托单位，发布在国家地球系统科学数据中心：湖泊—流域分中心的平台上（点此处跳转），可以填写相关表单进行申请下载。申请到的小伙伴们烦请严格遵守协议。 软件预览图如下：简介这里开始才是本博文正文。 这里本来应该有简介，但是因为我懒，所以先没有简介。数据我存
转载
2023-10-10 15:56:20
180阅读
Logistic回归＆Softmax回归算法Ch05 1. Logistic回归1.1 Logistic回归及似然函数1.2 最大似然/极大似然函数的随机梯度1.3 极大似然估计与Logistic回归目标函数1.4 θ参数求解1.5 算法设置2. Softmax回归2.1 Softmax算法原理2.2 Softmax算法损失函数2.3 Softmax算法梯度下降法求解3. 总结4. 代码5. 补充
转载
2024-03-21 09:25:56
57阅读
# R语言中逻辑回归的森林图绘制
逻辑回归是一种广泛应用于统计学和机器学习中的分类模型工具，主要用于二元分类问题。通过逻辑回归，我们可以了解输入变量（特征）如何影响结果变量（响应）。为了更好地可视化逻辑回归的结果，森林图（Forest Plot）是一种理想的展示形式。
本文将介绍如何在R语言中绘制逻辑回归的森林图，并包含必要的代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 逻辑回归分析概述
原创
2024-08-05 09:11:49
312阅读
目录1.线性回归模型1.1 一元线性回归模型1.2多元线性回归模型1.3损失函数2.相关代码2.1LinearRegression类2.2求解代码2.3绘图代码3.直接调库使用 1.线性回归模型1.1 一元线性回归模型简单的讲，一元线性模型就是指只有一个特征量，然后对应带有一个标签（结果）。一元线性回归模型一般如下：其中 代表权重、 代表偏移量、 代表特征值、 代表标签（该特征值对应结果）。一
转载
2024-05-05 21:10:21
839阅读
1.逻辑回归逻辑回归从统计学的角度看属于非线性回归中的一种，它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题Regression问题的常规步骤为： 寻找h函数（即假设估计的函数）； 构造J函数（损失函数）； 想办法使得J函数最小并求得回归参数（θ）； 数据拟合问题1）利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为最常见的1.png2）代价函数J 下面的代价函数J之所有前面加上1/m是
转载
2024-04-01 08:05:27
297阅读
本周为大家重点介绍一下风暴统计平台的最新板块——亚组森林图！现在亚组分析好像越来越流行，无论是观察性研究还是RCT研究，亚组分析一般配备森林图。比如这张图：还有这个：森林图不仅是画图的画法，背后还要整套整套的统计回归分析，郑老师之前在公众号也有过介绍R语言的绘图：非常巧妙的教程：一行代码实现亚组分析目前风暴统计可以快速实现这个功能，直接形成SCI发表级的图形！下面通过一个实操案例来进行操作展示！一
转载
2024-08-13 15:21:01
605阅读
原标题：用Python把图做的好看点：用Matplotlib画个好看的气泡图此文于2019-01-06发表在EasyCharts-知乎专栏：Python数据分析与可视化https://zhuanlan.zhihu.com/EasyCharts-Python这系列文章就是下面这位身高180、帅气的小哥哥撰写，人长得好看，画的图也好看！我们继续来把简单的图形丢到极坐标，这次是气泡图和柱状图，临摹的对象
转载
2024-03-12 20:14:48
123阅读
雷达图/蜘蛛图/星图雷达图（Radar Chart） 是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。 雷达图可以直观地对多维数据集目标对象的性能、优势及关键特征进行展示，如下图： 下面介绍总结几种MATL
转载
2023-08-28 23:02:04
919阅读
1、环境代码运行环境：python3.7相关的库：pyecharts 1.7.1代码编辑器：visual studio code2、目的通过使用pyecharts库，来绘制全国各省985高校的数量分布图，用这个来练习pyecharts库绘制地图。3、相关说明（1）pyecharts库简介官方文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro图库样本：http:/
转载
2024-03-16 11:08:46
55阅读
线性回归算法概述从一个例子出发： 这里假设关系为线性关系：整合的那个地方将θ_0∗1 ，这样x=1，最终整和成如上形式PS：为什么要写成这种形式？运算上矩阵是优于使用for循环进行一行一行的计算，所以机器学习中的数据我们都会将其处理成矩阵形式误差项分析误差定义为ϵ ，解释为对一组x预测出的结果与这组数据真实对应的数据的差值误差的核心，如上所示，有三点：独立，同分布和高斯分布独立和同分布，是所有机器
# 使用MATLAB绘制机器学习中的回归图
在数据分析和机器学习领域，回归分析是一种重要的技术。它用于建立输入与输出之间的关系模型，以便预测和分析。在MATLAB中，我们可以利用其强大的绘图功能，结合机器学习工具箱，轻松地绘制回归图，帮助我们可视化回归模型的效果。本文将通过一个实际问题，阐述如何使用MATLAB进行回归图的绘制，并提供具体的代码示例。
## 实际问题背景
假设我们有一组数据，
原创
2024-10-20 03:17:55
272阅读
一、原理和概念1.回归回归最简单的定义是，给出一个点集D，用一个函数去拟合这个点集。而且使得点集与拟合函数间的误差最小，假设这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归；假设曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归。以下仅介绍线性回归的基本实现。2.假设函数、误差、代价函数最小化误差一般有两个方法：最小二乘法和梯度下降法最小二乘法可以一步到位，直接算出未知参数，但他是有前提的。梯度下降法和最
转载
2024-08-16 21:43:28
55阅读
add_subplot,subplots 和subplot一、利用matplotlib.pyplot快速画图(subplot)直接画图，一个子图一个子图的画 二、面向对象画图1.add_subplot：一次创建一个axFigure 图 Axes 坐标轴(实际
转载
2023-07-03 04:28:11
283阅读
ww1. pyplot 动态效果如果想得到动态绘制效果，可以使用 plt.pause(k) 每绘制一次就暂停 kms 实现动态效果：plt.figure()
for i in range(N):
# 放绘图代码 draw
plt.pause(0.2) # delay
plt.show()比如下面的感知机： 2. 将绘图结果导出为 GIF有时候我们并不满足于此，我们可能想得到 gif 动态图，一
转载
2023-06-29 20:59:01
195阅读
