## 逻辑回归及其应用
逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法。它在预测离散型变量时非常有用，例如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件，或者预测一个学生是否会被大学录取。本文将介绍逻辑回归的基本原理、应用场景，并通过Python代码示例来展示如何实现逻辑回归模型。
### 逻辑回归的原理
逻辑回归的基本思想是通过将线性回归的结果映射到一个概率值，然后根据这个概率值进行分类。对于二分类问题，逻
原创
2023-11-02 13:51:34
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逻辑回归原理梳理_以python为工具 【Python机器学习系列（九）】 文章目录1.传统线性回归2.引入sigmoid函数并复合3. 代价函数4.似然函数也可以5. python梯度下降实现逻辑回归6.python梯度下降实现非线性逻辑回归 大家好，我是侯小啾！ 今天分享的内容是，逻辑回归的原理，及过程中的公式推导。并使用python实现梯度下降法的逻辑回归。 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ
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2023-07-08 09:54:43
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## Python逻辑回归系数p值的意义和计算方法
逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。在逻辑回归中，我们通过计算自变量的系数来衡量其对因变量的影响程度。然而，仅仅知道系数的大小并不能完全揭示变量的重要性，我们还需要计算出这些系数的p值来进行判断。本文将介绍逻辑回归系数p值的意义和计算方法，并通过Python代码示例演示其应用。
原创
2023-08-15 16:26:15
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一、逻辑回归1) Classification(分类)分类问题举例：邮件：垃圾邮件/非垃圾邮件？在线交易：是否欺诈（是/否）？肿瘤：恶性/良性？以上问题可以称之为二分类问题，可以用如下形式定义：其中0称之为负例，1称之为正例。对于多分类问题，可以如下定义因变量y： y∈{0,1,2,3,...,n} 如果分类器用的是回归模型，并且已经训练好了一个模型，可以设置一个阈值：如果
目录逻辑斯蒂分布二元逻辑斯蒂回归模型二元逻辑斯蒂回归的损失函数及优化方法二元逻辑斯蒂回归的正则化多元逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂回归小结LR的优点LR的缺点LR将连续特征离散化的原因逻辑回归和线性回归的区别和联系LR和SVM的关系scikit-learn 逻辑回归类库使用小结概述正则化选择参数：penalty优化算法选择参数：solver分类方式选择参数：multi_class类型权重参数：class_w
一、逻辑回归的简介1、逻辑回归：Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinear model）。逻辑回归算法本质还是回归，只是其引入了逻辑函数来帮助其分类。Logistic回归实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，比如0和1
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2023-08-21 22:51:42
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逻辑回归适用类型：解决二分类问题逻辑回归的出现：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的结果，通过Sigmoid函数映射到(0，1)之间线性回归的决策函数：数据与θ的乘法，数据的矩阵格式(样本数×列数)，θ的矩阵格式(列数×1)将其通过Sigmoid函数，获得逻辑回归的决策函数使用Sigmoid函数的原因：可以对(-∞
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2024-06-26 10:45:23
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# Python 逻辑回归系数卡方检验教程
在机器学习中，逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在使用逻辑回归时，我们通常需要对模型参数进行统计检验，以确保它们的有效性。卡方检验可以帮助我们评估逻辑回归模型系数的显著性。本文将逐步引导您完成使用 Python 进行逻辑回归系数卡方检验的过程。
## 流程概览
下面是实现逻辑回归系数卡方检验的整体流程：
```mermaid
flowchart
目录线性回归基础实战——波士顿房价的线性回归模型 实战——能源效能数据的相关分析与 线性回归模型 梯度下降法介绍 实战——梯度下降法在线性回归中的使用 实战——scikit-learn使用SGD实现线性回归线性回归基础什么是线性回归举个例子，我们去市场买牛肉，一斤牛肉52块钱，两斤牛肉 104块钱，三斤牛肉156块钱，以此类推。也是说牛肉的价格随着牛 肉斤数
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2023-10-17 11:21:11
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首先简单介绍一下机器学习：机器学习就是给定一定的输入，通过施加一定的算法，得到输出，然后通过学到的知识，输入新的数据，获得新的输出。用图直观的表示就是如下：而逻辑回归是机器学习模型中的一种，是通过已知输入和输出，得到算法，从而可以通过新的输入得到新的输出。逻辑回归的概念性介绍逻辑回归一般运用于两种问题，一种是估计某事物的可能性，另一种是适用于流行病学资料的危险因素分析。逻辑回归简单来说是线性回归的
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2024-02-25 13:23:56
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最近在看李沐的实用机器学习课程，讲到regression问题的loss的时候有弹幕问：“为什么要平方？”如果是几年前学生问我这个问题，我会回答：“因为做回归的时候的我们的残差有正有负，取个平方求和以后可以很简单的衡量模型的好坏。同时因为平方后容易求导数，比取绝对值还要分情况讨论好用。”但是经过了几年的科研以后，我觉得这样的回答太过于经验性了，一定会有什么更有道理的解释，于是在知乎上搜了搜。《CC思
1、什么是评分卡？在银行借贷场景中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段，一般来说，评分卡打出的分数越高，客户的信用越好，风险越小。 2、评分卡怎么使用？对于需要借贷的个人或者公司，在借贷时需要填写一张表格，表格内容包括年龄，收入，家庭人口数量等等。评分卡将每个特征划分为几个区间，每个区间有一个分数。根据客户所填信息对照评分卡，为客户所填的每一个特征赋一个分数，最后相
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2024-10-28 15:35:06
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线性回归线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归 线性回归用矩阵表示举例线性回归的特征与目标的关系线性关系单变量线性关系多变量线性关系 单特征与目标值的关系呈直线关系，或者两个特征与目标值呈现平面的关系非线性关系 如果是非线
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2024-08-01 20:55:02
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1.逻辑回归与线性回归的联系与区别1. 模型假设不同。
自变量应变量是线性关系，
线性回归假设数据服从高斯分布，
对于所有的观测值，它们的误差项相互之间是独立的，并且服从正太分布，拥有同样的方差
逻辑回归的假设数据服从伯努利分布，非正及反，且假设样本为positive的概率用sigmoid函数表示
2. 寻找参数的方法不同。
线性回归使用的是最小二乘法来寻找参数，
逻辑回归使用的是最大似然估计
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2024-06-26 05:18:41
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4.4 逻辑回归学习目标 2.应用：癌症患者预测4.4.1 逻辑回归的应用场景4.4.2 逻辑回归的原理输入：线性回归的输出就是逻辑回归的输入激活函数：sigmoid函数分析： 回归结果的输入到sigmoid函数当中 输出结果：[0,1]区间中的一个概率值，默认为0.5的阈值。构造损失函数夹设函数是概率模型其带入到sigmoid函数中如下 1/(1 + e^(-(w1x1 + w2x2 + w3x
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2024-10-26 11:45:47
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1.逻辑回归概念逻辑分类（Logistic Classification）是一种线性模型，可以表示为，w是训练得到的权重参数（Weight）； x是样本特征数据(逻辑回归一般要求需要对x进行归一化处理，常见的做法有最大最小值归一化：(x-min(x))/(max(x)-min(x))，0均值标准化:(x-μ)/δ)； y是对应的分类变量（注意这里的0、1、2、3只是表示对应的标称分类，并不表示具体
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2023-08-15 22:46:26
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回归问题的条件/前提：
1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。 收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。每个特征至少对应一个未知的参数。这样就形成了一个线性模型函数，向量表示形式：
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2024-08-01 13:41:39
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1. 什么是逻辑回归？许多人对线性回归都比较熟悉，但知道逻辑回归的人可能就要少的多。从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。在线性回归模型中，输出一般是连续的，例如 y=f(x)=ax+by=f(x)=ax+b，对于每一个输入的x，都有一个对应的y输出。模型的定义域和值域都可以是[-∞, +∞]。但是对于逻辑回归，输入可以是连续的[-∞, +∞]，但输出一般是
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2024-05-27 15:42:28
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1.1 scikit-learn参数介绍1.1.1 导入from sklearn.linear_model import LogisticRegression1.1.2 版本scikit-learn==0.21.31.1.3 参数1.1.3.1 penaltyl1、l2、elasticnet、none，默认l2l1
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2023-12-17 15:43:26
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客户生命周期可分为四个阶段：潜在客户阶段、响应客户阶段、既得客户阶段、流失客户阶段本章整体是一个客户价值预测的案例，背景是某信用卡公司在地推活动之后，获取了大量客户的信用卡申请信息，其中一个部分客户顺利开卡，并且有月消费记录，而另外一部分客户没有激活信用卡。公司的营销部门希望对潜在消费能力高的客户进行激活卡普的影响活动。在营销活动之前，需要对客户的潜在价值进行预测，或分析不同客户特征对客户价值的影
