回归分析系列2-二项回归模型

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已于 2024-08-15 18:30:11 修改

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分类专栏： ML 回归分析文章标签：机器学习

于 2024-08-15 08:02:26 首次发布

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04 二项回归模型

4.1 简介

二项回归模型用于处理二元响应变量，即因变量是0或1的分类变量。最常见的二项回归模型是逻辑回归，它可以用来预测事件发生的概率。

逻辑回归模型假设：

$\text{logit}(p) = \log\left(\frac{p}{1-p}\right) = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_p x_p$

其中，p 是事件发生的概率，x1,x2,…,xp是自变量。

4.2 拟合逻辑回归模型

在Python中，我们可以使用statsmodels或scikit-learn库来拟合逻辑回归模型。下面是使用statsmodels的示例：

impo

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