在研究X对于Y的影响时，会区分出很多种情况，比如Y有的是定类数据，Y有的是定量数据，也有可能Y有多个或者1个，同时每种回归分析还有很多前提条件，如果不满足则有对应的其它回归方法进行解决。这也就解决了为什么会有如此多的回归分析方法。那么在分析过程中应该如何选择回归方法？本篇文章带你去探索30种回归方法。一、 回归分析方法概述 二、 分类1.应用领域分类（1）通用型线性回归：如果
# R语言中的Logistic回归与亚组分析
Logistic回归是一种用于分析二分类结果的统计模型，常用于医学、社会科学以及市场分析等领域。本文将探讨如何使用R语言进行Logistic回归的亚组分析，并给出相应的代码示例，帮助读者深入理解这一过程。
## 什么是Logistic回归？
Logistic回归是一种广泛使用的统计分析方法，适用于预测二分类因变量的情况（如患者是否患病、客户是否购
文献名：Comparative Analysis of Quantitative Mass Spectrometric Methods for Subcellular Proteomics（亚细胞蛋白质组学定量质谱方法的比较分析）期刊名：Journal of Proteome发表时间：2020年3月6日原文链接（DOI）：10.1021/acs.jproteome.9b00862影响因子：3.86
转载
2024-07-03 20:51:26
156阅读
使用logistic回归算法进行分类是机器学习中常用的方法之一。在R语言中，我们可以使用`glm()`函数来实现logistic回归。本文将介绍如何使用R语言进行logistic回归分析，并通过亚组分析来解释模型结果。同时，我们还将使用森林图来可视化模型的预测效果。
首先，我们需要准备数据。假设我们有一组关于肿瘤是否为恶性的数据，其中包含了一些特征变量，如肿瘤的大小、形状、表面光滑度等。我们可以
原创
2023-09-12 11:16:27
985阅读
Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图，简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每种取值水平一个评分，对每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。 下图显示的logisitc回归的诺曼图。比如想知道年龄70岁的男性的患病风险，只需要将age
转载
2024-05-06 22:02:22
317阅读
一、什么是逻辑回归 logisticRegression又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。 以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多
转载
2024-02-19 22:38:35
261阅读
# R语言中的Cox回归亚组分析
Cox回归是一种常用的生存分析方法，用于研究一个或多个自变量对生存时间的影响。在实际应用中，我们经常需要对不同亚组进行分析，以了解不同特征人群的生存差异。本文将介绍如何在R语言中使用Cox回归进行亚组分析，并提供相应的代码示例。
## Cox回归的基本概念
Cox回归模型是一种半参数模型，它不假设生存时间的分布形式，而是通过风险比（hazard ratio,
原创
2024-07-21 07:50:46
1702阅读
宏基因组拼接Metagenome assembly已经公开了许多用于从序列读长库中重建微生物群落组成的方法。选择“最佳”是一项艰巨的任务，主要取决于研究的目的。宏基因组从头/无参（de novo)组装/拼接在概念上类似于全基因组组装。de Bruijn图方法目前是一种非常流行的宏基因组装方法。对于单草图的基因组拼接，通过将每个测序读长分解为固定长度k的重叠子序列来构建de Bruijn图。这组重叠
【学习任务】Logistic回归损失函数的极大似然推导：西瓜书公式3.27怎么推来的？Logistic回归损失函数的最优化算法：什么是牛顿法、拟牛顿法？为什么不用线性回归做分类？Logistic回归为什么不像线性回归那样用平方损失函数？Logistic回归的参数为什么不像线性回归那样直接公式求解？Logistic回归与线性回归有哪些联系？1.Logistic回归损失函数的极大似然推导： 2.Log
转载
2024-03-28 23:07:50
53阅读
2.3 算法家族在机器学习领域中有大量的算法，并且每年都有越来越多的算法被设计出来。在这个领域中有大量的研究，因此算法列表在不断地增加。并且，算法的使用越多，算法的改进也就越多。机器学习是一个工业和学术共同发展的领域。但是，正如蜘蛛侠被告知的“力量越大责任越大”一样，你应该也能理解掌握机器学习带来的责任。面对如此之多可用的算法，有必要了解它们是什么，适用于何种情况。在起初或许会感到无所适从和困惑，
转载
2024-06-18 12:25:42
90阅读
# R语言中的逻辑回归模型的亚组分析指南
在统计分析中，逻辑回归是一种非常常用的模型，它能够帮助我们理解和预测二元响应变量（如是/否、成功/失败）与一个或多个自变量之间的关系。在实际应用中，有时我们需要对特定的子集（亚组）进行分析。本文将详细介绍如何在R语言中实现逻辑回归模型的亚组分析。
我们将按以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
看完“实现模型”，你是否长吁一声，准备拿起咖啡，惬意的喝上一杯？毕竟我们已经完成了从用例到编码的全过程了，确实是值得庆祝的一件事情，但“革命尚未成功、同志还需努力”，现在还不是享受的时候，接下来我们需要进入“处理模型”阶段。l “处理模型”阶段的任务“处理模型”英文是“Process Mode
概括逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，从而达到将数据二分类的目标。一、逻辑回归于线性回归的关系逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）简称都为LR，都是一种广义线性模型。逻辑回归假设因变量y服从伯努利分布，线性回归假设因变量y服从高斯分布。逻辑回归以线性回归为理论支持，通过Sigmoid函数引入
转载
2024-04-14 10:26:14
324阅读
一、LR概述逻辑回归模型是一种分类模型，也是线性模型的一种。实质上是线性回归 + sigmod函数组成。sigmod函数图像：从图像中可以看出，sigmod函数将线性回归的输出映射到0~1之间。逻辑回归模型的意义旨在寻求一个判定边界θTX =0，将样本分为两类，θTX >0即为正例，θTX<0则为负例。例如，一个线性的判定边界：如果分类问题是线性不可分的， 我们也可以通过构造更复杂的h
转载
2024-08-14 19:37:13
84阅读
前言 继上一次写了一下自己在学习线性回归中的一些见解和公式推导之后，得到了同学们和同事的一些评论和鼓励，让我更加有动力去把自己所了解和学习的东西写下来，最近因为写博客还学会了很多markdown的知识，很开心，今天我就准备从原理上为大家讲解一下逻辑回归的原理和知识概要，以及实现。一、什么是逻辑回归 这里需要跟大家区分一下的时候，逻辑回归和前面线性回归有些区别，逻辑回归解决的是分类问题，通常这个
转载
2024-05-27 21:51:21
186阅读
Logistic回归的一般过程为：收集数据；准备数据：要求是数值型分析数据；训练算法：训练的目的是找到最佳的分类回归系数w和b测试算法；使用：输入数据并基于训练好的回归系数对样本进行分类 基于梯度上升法的优化方法确定回归系数： w:=w+α▽f(w),其中w是要优化的参数，α是更新步长，▽
转载
2024-01-17 15:52:59
32阅读
【机器学习读书笔记】Logistic回归四、Logistic回归Logistic回归属于广义线性回归模型，通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测，它属于分类和预测算法中的一种。他是用来解决二值分类（binary classification）,AndrewNG忠告：不要用线性回归去解决分类问题。逻辑回归的回归方程和线性回归相比，在其基础上增加了一个逻辑函数（logistic函数 或者 Si
转载
2024-05-07 13:44:21
113阅读
用一条直线对假设的数据点进行拟合（该线称为最佳拟合直线）这个拟合过程称为回归。表示要找到最佳拟合参数集。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。（1）收集数据（2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。（3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析。（4）训练算法：大部分时间将用于训练，训练目的是为了
转载
2024-03-20 10:14:20
69阅读
目录1、Logistic回归2、Logistic回归代码3、Logistic回归算法实例1--从疝气病预测病马的死亡率4、小结1、Logistic回归 本篇首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包
转载
2024-05-01 10:51:20
0阅读
Logistic 回归 概述Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。须知概念Sigmoid 函数回归 概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线)，这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程，那么我们根据这个回归方程，怎么进行分类呢？请看下面。
转载
2024-05-14 22:36:35
129阅读
