Logistic回归模型：理论与实现

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

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本文详细介绍了Logistic回归模型的原理，包括基本思想、Sigmoid函数和模型表达式。通过Python的scikit-learn库展示了模型的实现，并列举了其在金融风险评估、医学诊断、市场营销和社交网络分析等多个领域的应用案例。

Logistic回归模型（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。它适用于分类问题，特别是二分类问题，即将样本数据分为两个类别。本篇文章将介绍Logistic回归模型的原理、实现和应用，并提供相应的源代码。

一、原理简介

1.1 基本思想
Logistic回归的基本思想是利用线性回归模型的输出结果经过一个非线性函数（称为Sigmoid函数或Logistic函数）进行转化，使得模型的输出值在0到1之间，可以看作概率值。通过设定一个阈值，我们可以将预测值映射为两个类别中的一个。

1.2 Sigmoid函数
Sigmoid函数是Logistic回归模型中常用的非线性函数，定义如下：
$\frac{1}{ {1 + e^{-z}}}$

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2篇5章10节：条件Logistic回归模型的分析

DAT｜R科学与人工智能

10-12

1314

条件Logistic回归是一种用于配对或配比设计研究中的回归模型，尤其在流行病学和临床医学研究中广泛应用。该模型通过考虑配对或配比的特性，可以有效地控制混杂因素的干扰，从而准确估计暴露因素与结局之间的关联。本文将详细介绍条件Logistic回归的基本原理、模型构建、应用场景及其在临床研究中的具体实践。

Logistic回归模型：常用参数优化方法总结

vir_lee的博客

03-19

7396

前言 Logistic模型常用的参数优化方法有，梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，坐标轴下降法等。 Logistic回归模型可以表示如下： y=11+e−(wTx+b) y=\frac{1}{1+e^{-(w^Tx+b)}} y=1+e−(wTx+b)1 令y=h(x),则有下式： P(y∣x;w)=(h(x))y(1−h(x))1−y P(y|x;w)=(h(x))^y(1-h(x))^{1-y} P(y∣x;w)=(h(x))y(1−h(x))1−y 其中，y取值0或1，构造似然函数如下： L(w)=∏i

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神经网络logistic回归模型,logistic回归的基本理论

super67269的博客

09-02

933

GPU最初是为了给游戏玩家带来高质量的视觉体验，由于其处理矩阵运算的能力特别优秀，也被用于深度学习中模型的训练，以往数十天才能训练好的模型在GPU上训练几天就可以训练好，大大减少了深度学习的训练时间，因而深度学习的应用越来越多。通常使用Python来搭建神经网络，Python自带深度学习的一些库，在进行回归预测时，我们只需用调用函数，设定几个参数，如隐藏层层数和神经元个数等，剩下的就是等模型自行训练，最终便能完成回归预测，非常的方便。1．遗传算法在网络学习中的应用在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。

多项logistic回归系数解释_SAS系列35:Logistic回归模型理论

weixin_32746239的博客

12-30

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导读上一期介绍了多元线性回归分析的SAS实现，本打算介绍多元线性相关分析，有读者留言期待Logistic回归，那我们今天就开始介绍Logistic回归的数学模型、基本原理、分析步骤。一、Logistic回归模型分析例题：研究血红素(HAEM)与4种微量元素钙(CA)、铁(FE)、铜(CU)、锌(ZN)的关系。(一)Logistic回归的数学模型及其基本原理 ...

解读Logistic回归模型

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milkhq的博客

08-22

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一、logistic回归的由来 logistic回归在百度百科是这样定义的： logistic回归又称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。由此可见logistic回归是从线性回归模型推广而来的，线性回归模型如下： -----------线性方程形式 ----------------向量形式 h(x)输出为连续的值，但是实际中会有"输出为离散型变量"这样的需求，比如给定...

logistic回归模型python实现_逻辑回归模型原理推导及python实现

weixin_39893893的博客

12-06

668

1 . 模型定义：逻辑回归模型定义为具有如下概率分布的模型：其中是输入(特征空间)是输出(标记) 为模型参数——权值向量(weight) 为模型参数——偏置(bias)简洁表达起见，将扩充入，同时后加入一项全为1的列，使得其中, 几率一个事件发生的几率指该事件发生的概率与不发生的概率的比值，如果某一事件发生的概率为, 那么它的几率为那么该事件的对数几率函数即因此逻辑回归模型的对数几...

logit回归模型假设_第七章：利用Python实现Logistic回归分类模型

weixin_29127653的博客

01-03

1632

免责声明：本文是通过网络收集并结合自身学习等途径合法获取，仅作为学习交流使用，其版权归出版社或者原创作者所有，并不对涉及的版权问题负责。若原创作者或者出版社认为侵权，请联系及时联系，我将立即删除文章，十分感谢！注：来源刘顺祥《从零开始学Python数据分析与挖掘》，版权归原作者或出版社所有，仅供学习使用，不用于商业用途，如有侵权请留言联系删除，感谢合作。在实际的数据挖掘中，站在预测类问题的角度来看...

logit回归模型假设_logistic回归模型

weixin_33924688的博客

02-26

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标签：一、模型简介线性回归默认因变量为连续变量，而实际分析中，有时候会遇到因变量为分类变量的情况，例如阴性阳性、性别、血型等。此时如果还使用前面介绍的线性回归模型进行拟合的话，会出现问题，以二分类变量为例，因变量只能取0或1，但是拟合出的结果却无法保证只有这两个值。那么使用概率的概念来进行拟合是否可以呢？答案也是否定的，因为1.因变量的概率和自变量之间的关系不是线性的，通常呈S型曲线，并且这种曲线...

机器学习入门（5）| logistic回归模型

郑老师统计

11-26

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郑老师团队直播课年底大课！零基础入门的“机器学习”R语言预测模型，欢迎报名在经典的影响因素分析中，Logistic回归是最常用的模型之一。但也有细心的朋友会发现，在机器学习构建预测模型文章中，也经常出现Logistic回归。接着上一篇，今天我们将介绍线性回归模型中的对数几率回归模型，也就是我们所说的Logistic回归模型。本篇将从Logistic回归模型背后的思想、模型的具体形式讲起，并通过案例...

Logistic回归

2401_82590360的博客

05-19

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logistic回归属于概率型非线性回归与直线回归的区别：线性回归的因变量y是连续性数值型变量，不能是分类变量。logistic回归是研究二分类、多分类、有序多分类（等级资料）观察结果（因变量）与一些影响因素（自变量）之间的关系。如因变量：食管癌发生，一个二分类变量；

深入解析Logistic回归模型：理论、实践与应用技巧

Logistic回归模型的数学基础在于逻辑函数，一般使用sigmoid函数来实现，其表达式如下： \[ P(Y=1) = \frac{1}{1+e^{-(\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+...+\beta_nX_n)}} \] 在这里，$P(Y=1)$ 表示因变量$Y$...

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DeepSeek-V3.2-Exp 推理演示早期版修复关键 RoPE 实现不一致问题，性能回归预期水平

这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。

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摘要：DeepSeek团队发现其大模型DeepSeek-V3.2-Exp早期推理版本存在RoPE位置编码模块实现偏差，导致长文本处理能力下降。该问题源于训练与推理阶段的RoPE实现不一致，虽不影响基本运行，但会削弱模型在长上下文任务中的表现。团队已在GitHub紧急发布修复补丁，强调用户需立即升级以获得完整性能。此次事件凸显了大模型工程化中"毫米级精度"的重要性，也展示了国产AI团队快速响应问题的能力。建议所有用户更新代码并重新评估模型表现。

【数据挖掘】基于深度学习的生产车间智能管控研究

汉斯出版社旗下编辑，定期更新计算机前沿论文

11-24

1070

摘要：本研究针对生产车间安全管理需求，提出基于YOLOv8算法的智能管控系统。通过构建2000张人员检测和2000个跌倒样本的专用数据集，优化网络结构设计，采用多尺度特征融合策略，实现了人员密度监测和跌倒行为识别。实验表明模型精度稳定，系统具备实时检测预警功能，为车间安全管理提供了有效解决方案。研究获江西省教育厅科技项目支持（GJJ210817），具有实际应用价值。

基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

298

学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效

CalebLXL的博客

11-24

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走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。

（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）

2501_92808811的博客

11-25

672

在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。

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