R语言logistic回归问题解决

最新推荐文章于 2024-08-09 22:30:04 发布
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#逻辑回归 #r语言

本文探讨了在使用R的glm函数进行Logistic回归时遇到的常见问题，包括算法未聚合和输出概率为0或1的情况。提供了调整迭代次数和理解模型适用性的建议。

使用logistic回归时，偶尔会出现以下问题

> a=glm(X1~.,w,family=binomial(link='logit'))
Warning messages:
1: glm.fit:算法没有聚合 
2: glm.fit:拟合機率算出来是数值零或一

警告1

算法不收敛，可以通过control=list(maxit=100)，增大迭代次数
如：


                

                
                
        

    



  


        

            

                      
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R语言-logistic回归

				
			

			

				

					xxx
				

				

					07-21
					
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【代码】R语言-logistic回归。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
使用R语言进行logistic回归分析（1）

				
			

			

				

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本例中某种药物有效为1，无效为0，即某种药物的治疗效果y取值为1或0，p为某种药物有效的概率，E(y)=p即是变量y的期望。自变量为病情的轻重，轻为1，重为0，本例已给出病情轻重的样本数据，本例回归模型即是f(E(y))=β。因此定义y1,y2,y3分别为某种药物的治疗的效果，取值为1或0，有效为1，无效为0，定义x1,x2,x3分别为每种药物下实验下病情轻重样本数据，也用1和0表示。某研究者欲比较3种不同的药物治疗病情不同的某病的效果，研究数据见上表，试对数据进行logistic回归，并进行统计推断。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
R语言glm logistic regression回归报错Warning messages: 1: glm.fit:算法没有聚合 2: glm.fit:拟合機率算出来是数值零或一的原因及解决方法

					
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问题描述
在用R语言的glm函数做logistic回归时主要有以下两种报错：

Warning: glm.fit: algorithm did not converge
Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred


Warning messages:
1: glm.fit:演算法沒有聚合
2: glm.fit:拟合概率算出來是数值零或一

glm.fit:演算法沒有聚合
对于第一个警告1: glm.fit:演算法沒有

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言回归分析

				
			

			

				

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一、一元回归分析
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1   JD  3-Jan-17         25.95         25.82     25.64      ...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
logistic回归报错问题：Warning messages: 1: glm.fit:算法没有聚合 2: glm.fit:拟合機率算出来是数值零或一

				
			

			

				

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logistic迴歸的時候報錯問題包括下面兩種

Warning: glm.fit: algorithm did not converge

Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

Warning messages:

1: glm.fit:演算法沒有聚合

2: glm.fit:擬合機率算出來是數值...

			
		

	





	

		

			

				
					
广义线性模型 R--glm函数

				
			

			

				

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R语言glm函数学习：
 【转载时请注明来源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/
 Ljt
  作为一个初学者，水平有限，欢迎交流指正。

glm函数介绍：
glm(formula, family=family.generator, data,control = list(...))
family：每一种响应分布（指数分布族）允许各...

			
		

	





	

		

			

				
					
glm.fit Warning Messages in R: algorithm didn’t converge & probabilities 0/1

				
			

			

				

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glm.fit Warning Messages in R: algorithm didn’t converge & probabilities 0/1





# 仿真数据


set.seed(6523987)                            # Create example data
x <- rnorm(100)
y <- rep(1, 100)
y[x < 0] <- 0
data <- data.frame(x, y)
head...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言kmeans聚类提示：Warning message:10迭代仍没有聚合

				
			

			

				

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[R] kmeans: "did not converge in 10 iterations"

表示迭代次数不够，得到的划分不稳定，算法没有收敛到最优解（默认迭代10次）。这时增大iter.max参数即可（30、50、100都可）。












			
		

	





	

		

			

				
					
R语言logistic回归分析

					
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#logistic回归分析##########################################################无序多分类logistic回归##################################################二分类logistic回归##################################################logistic回归模型。##logistic回归实例。##有序logistic回归。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言进行Logistic回归分析

				
			

			

				

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Logistic回归分析探索某结局变量的危险因素或保护因素。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言-实现GLM模型的相关处理

				
			

			

				

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R语言中实现GLM模型的相关处理。生成模型等

			
		

	





	

		

			

				
					
Fit 算法.doc

				
			

			

				

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Fit 算法，可靠性测试中用于寿命算法，算出芯片可靠性的寿命

			
		

	





	

		

			

				
					
Kaggle|Give Me Some Credit信用卡评分建模分析(R语言)

				
			

			

				

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1.目的    本文是基于Kaggle|Give Me Some Credit项目(数据地址:https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit),通过对消费者的人口特征、信用历史记录、交易记录等大量数据进行系统的分析、挖掘数据蕴含的行为模式、信用特征，发展出预测行的模式，结合信用卡评分的构建原理，采用R语言完成数据的清洗，主要包括缺失数据的填充、异常的删除和数据的...

			
		

	





	

		

			

				
					
R tutorial 19 - handle error in Logistic Regression 逻辑回归 (2)

				
			

			

				

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glm会显示数据有以下问题

Warning messages:
1: glm.fit: algorithm did not converge
2: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

这是因为使用glm要计算数据的方差、假如数据是平滑的直线、经过迭代後、仍然无法分辨数据、就会有这个错误。


us

			
		

	





	

		

			

				
					
逻辑回归 glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

				
			

			

				

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在训练出的模型中， 预测的值不是0就是1， 就是说数据被完美分开了， 这是有问题的



简单说， 追直观的问题就是在你使用模型预测的时候， 怎么选择decision boundary， 0.5？ 可是没有那条线了， 就是不管你0.5 还是0.1 0.2 0.8， 结果在训练集中都是一样的，但在预测时候就会有问题



这种情况下，一般会有过大系数的问题， 有的系数很大很大， 可以是用...

			
		

	





	

		

			

				
					
python进行数据预处理_在Python第2部分中对机器学习进行预处理数据

				
			

			

				

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python进行数据预处理welcome guys to the second article in the series : preprocessing data for ML,in this article we gonna discover whether or not centering and scaling can help our model in a logistic regres...

			
		

	





	

		

			

				
					
对于glm模型summary()输出的汇总结果

				
			

			

				

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对于glm模型summary()输出的汇总结果，如何解读是非常重要的，它直接影响得出的结论。

例如下面这样一个输出结果，该如何理解呢？

Call:

glm(formula = bl ~ I, family = gaussian,data = anaData)



Deviance Residuals:

   Min       1Q   Median      3

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言构建二分类Logistic回归列线图详解

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
该知识点不仅涵盖了基础的统计建模思想，还深入涉及了R语言编程技巧、图形优化策略以及实际应用中的常见问题解决方法。  首先，在应用场景方面，二分类Logistic回归适用于因变量为两类结果的情形，例如患者是否发生...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

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          个
        

        
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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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