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*x1+β2*x2+β3*x3+...+βn*xn并通过最
转载
2023-10-08 19:42:11
160阅读
昨天一直在复盘梯度下降，都没咋预习逻辑回归，好在不是很难，来捋
1 定义的一些公式逻辑回归可以看作是一个单一的神经元，用来实现二分类问题。上述式子是逻辑回归的一般定义式。代表单个样本的预测值，y为实际值。最大似然估计原理： 损失函数（单个样本）：与上式相比多了一个负号，即是求损失函数的最小值.代价函数(m个样本的累加)：sigmoid函数的导数2 逻辑回归的实现步骤Step1: 前向传播：其中A代表预测输出, 代表sigmoid函数。St
转载
2023-07-04 01:17:45
124阅读
logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。 本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征
-0.017612 14.053064 0
-1
转载
2023-08-11 19:27:58
211阅读
LR为什么用sigmoid函数， 为什么不用其他函数？逻辑回归的条件分布是伯努利分布，而线性回归的是高斯分布。逻辑回归要预测的值是概率，因此要通过sigmoid函数约束到（0,1）区间，从而输出因为逻辑回归预测的是某个输出值（0或1）的概率。sigmoid函数有什么优点和缺点？优点输入范围是−∞→+∞−∞→+∞ ，输出范围为（0，1），正好满足概率分布为（0，1）的要求。我们用概率去描述分类器，自
逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。其中每一组数据都是由p 个指标构成。（1）逻辑回归所处理的数据逻辑回归是用来进行分类的。例如，我们给出一个人的
sklearn实现逻辑回归_以python为工具【Python机器学习系列（十）】 文章目录1.线性逻辑回归2.非线性逻辑回归3.乳腺癌数据集案例 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ
转载
2023-06-28 14:14:32
242阅读
一、python逻辑回归简单案例1. 加载相关库2. 构造数据和特征，并查看散点图
转载
2022-11-30 21:31:03
274阅读
logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征-0.017612 14.053064 0-1.395634
转载
2023-09-16 20:28:01
75阅读
目录1.LR基础1.1 逻辑回归正则化2. 线性逻辑回归代码实现2.1 梯度下降法python实现2.2 skleran库python实现3. 非线性逻辑回归代码实现3.1 梯度下降法python实现3.2 skleran库python实现4. LR总结4.1 LR优缺点4.2 逻辑回归 VS 线性回归总结：1.LR基础虽然叫回归，但是做的是分类问题。 逻
转载
2024-05-16 18:29:14
52阅读
目录1 简介2 优缺点3 适用场景加入方式4 案例：客户流失预警模型4.1 读取数据4.2 划分特征变量和目标变量4.3 模型搭建与使用4.3.1 划分训练集与测试集4.3.2 模型搭建4.3.3 预测数据结果及准确率4.3.4 预测概率5 获取逻辑回归系数6 代码汇总7 模型评估方法：ROC曲线与KS曲线7.1 ROC曲线7.1.1 ROC介绍7.1.2 混淆矩阵的Python代码实现7.1.
转载
2023-10-08 19:46:34
6阅读
sklearn逻辑回归实现更加优化，且支持多元分类场景 下面的代码展示如何用sklearn,linear_model.LogisticRegression类以及fit方法在三种花的标准化训练集上训练模型from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr=LogisticRegression(C=100.0,random_state=1)
l
转载
2023-09-25 19:54:02
84阅读
本节将对比线性回归，说明逻辑回归的原理。1、原理注：逻辑回归，属于二分类问题，是分类算法，预测的是离散值；不是回归算法2、实现代码：# 逻辑回归python实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# sigmoid函数(逻辑函数),也即假设函数
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.ex
转载
2023-07-03 22:49:51
150阅读
建议大家先看理论 1 和 2 & 详细推导机器学习 - 逻辑回归(1)机器学习 - 逻辑回归(2)1和2会觉得很枯燥，但是1和2是我们了解逻辑回归底层的基础昂，今天这篇实战来实战咯，看看自己是不是可以写方法的实现过程。如果觉得还不错可以分享给身边人哈。数据集网站推荐写个自定义逻辑回归python代码  
转载
2024-07-19 20:13:20
32阅读
1 简介逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别就在于它们的因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但它实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），也可以处理多分类问题。线性回归是用来预测连续变量的，其取值范围（-∞，＋∞），而逻辑回归模型
转载
2023-07-02 15:45:52
139阅读
1，什么是逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归用于二分分类问题，二分分类问题的标签值只有两个，比如 对于一首歌喜欢或者不喜欢；对于一件商品，喜欢或者不喜欢；对于某个考生，考试成绩 及格或者不及格。其思想也是基于线性回归（Logistic Regression属于广义线性回归模型），分类算法用到了逻辑函数 ，因为逻辑函数的参数又用到了线性回归函数，所以才被称为逻辑回归。逻辑函数
转载
2023-10-08 20:00:37
265阅读
前言上面我们介绍了线性回归, 岭回归, Lasso回归, 今天我们来看看另外一种模型—"逻辑回归". 虽然它有"回归"一词, 但解决的却是分类问题目录1. 逻辑回归2. 优缺点及优化问题3. 实际案例应用4. 总结正文在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, 比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量, 但是实际中会有"
转载
2023-11-22 17:03:25
100阅读
逻辑回归（Logistic Regression） 逻辑回归是一个非常经典的算法，用于解决分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，其有着简单、可并行化、可解释强的特点。逻辑回归虽然被称为回归，实际上是分类模型，并常用于二分类。注：“可能性”而不是数学上的“概率”，逻辑回归的结果并非数学定义中的概
转载
2023-07-05 12:09:53
255阅读
各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的逻辑回归算法。内容主要有：(1) 算法原理；(2) 精确率和召回率；(3) 实例应用--癌症病例预测。文末有数据集和python完整代码1. 概念理解逻辑回归，简称LR，它的特点是能够将我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，但逻辑回归却能在二分类(即分成两类问题)上表现很好。逻辑回归本质上是线性回归，只是
转载
2023-08-31 07:56:48
90阅读
逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，
转载
2023-07-25 13:27:51
78阅读
