自学SPSS 二元logisitic回归（基本操作） 结局变量：（如阳性）不能低于总样本量的15%（注意：用PASS的计算样本量的计算软件）（显著性）p=0.653>0.5(接受原假设，即能够反映原始变量的真实关系。是（有）->1（阴性一定是0，阳性的一定是1）重点：样本量：是自变量的5-10倍；（总样本量是自变量的5倍以上）分析->回归->二元logisitic回归。无作为一个参考类别（即0作为一个参考类别）意思是女（1）=5.034*男（0）倍；->将分类变量做一个哑变量的处理。该图又GraphPad进行绘制。拟合优度的状况：（是否良好）

阅读 8.4k

6赞

收藏 10
Scikit-learn 零基础学习教程 5 - 监督学习（回归）预测销量 “每天的销量总是不稳定，有时候面包卖光了，顾客来了买不到；如果能提前预测明天的销量，我就能控制生产，避免浪费！“原来天气、促销和昨天的销量对明天的销量影响这么大！现在，我们让小明使用 Python 训练一个线性回归模型，来预测每日销量。来预测每天的销量，并通过数据分析和模型优化来提高预测精度。下一步，我们将探索如何优化模型，提高预测准确率！是预测每天的销量（具体数值），所以我们要用。这样，我们就能利用天气指数预测未来的销量！的散点图，我们会发现数据点大致呈。所以，我们的回归模型的。

阅读 842

13赞

收藏 11
7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解 拉索回归（Lasso Regression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从而有助于特征选择。在机器学习和统计学中，当数据集具有许多特征时，可能会遇到特征之间存在多重共线性或者某些特征对预测结果影响不大的情况。标准的线性回归方法可能会导致模型过拟合，并且难以解释。为了解决这个问题，拉索回归被提出。它在最小二乘法的基础上，对系数向量添加了一个L1范数惩罚项，这个惩罚项等于所有回归系数绝对值之和的λ倍（λ为惩罚系数）。

阅读 2.1w

107赞

收藏 236
缺失值插补法|多重插补、回归插补、贝叶斯插补 缺失值是连续的，即定量的类型，才可以使用回归来预测。**似然函数：**基于已知的数据（即所有学生的语文和英语成绩，以及部分学生的数学成绩），我们构建似然函数，描述观测数据与模型参数之间的关系。**先验分布：**我们对线性模型的参数（如系数和截距）设定先验分布，通常选择共轭先验，如正态分布或t分布，以简化计算。：首先，算法会对每个变量的缺失值进行初步估计，这可以通过简单的方法如均值插补或中位数插补来完成。**缺失值估计：**最后，对于每个缺失的数学成绩，我们从后验分布中抽样，以得到缺失值的估计。

阅读 5.0k

33赞

收藏 43
Probit 回归模型及 Stata 具体操作步骤 在经济学领域，Probit 回归模型常用于研究消费者的购买决策、企业的投资行为以及市场的进入与退出等问题。综上所述，Probit 回归模型在不同学科领域都有着丰富的应用和研究成果，为我们解决实际问题提供了有力的方法支持。然而，随着研究问题的日益复杂和数据类型的多样化，对 Probit 回归模型的创新和应用仍在不断推进。通过建立这样的 Probit 回归模型，我们可以定量地分析每个因素对个人创业选择的影响程度和方向，为制定相关政策和促进创业活动提供理论依据和实证支持。

阅读 8.1k

32赞

收藏 42
推荐系统中保序回归校准方案 保序回归算法以及校准评价准则

阅读 2.3k

0赞

收藏 3
Stata回归结果解读 stata回归结果

阅读 1.9w

47赞

收藏 194
深度学习任务简介：分类、回归和生成 分类任务是指根据输入的数据（如图像、文本或语音），将其归类到预定的类别中。简单来说，分类任务的目标是“判断输入属于哪个类别”。分类任务的常见应用图像分类：例如，给定一只猫和狗的图片，模型的任务是判断图片中是猫还是狗。常见的图像分类任务包括识别动物、交通标志、医疗影像等。情感分析：在文本处理领域，分类任务常用于情感分析。比如，判断一条社交媒体帖子是正面的、负面的，还是中立的。垃圾邮件分类：邮件系统中的垃圾邮件分类任务，通过分析邮件的内容，自动将垃圾邮件从正常邮件中分离出来。

阅读 1.8k

16赞

收藏 17
&#160；【更新至2021】2000-2021上市公司过度负债-分年度Tobit回归（代码+数据） 021年上市公司过度负债数据，主要参考陆（2015）的文章。基础数据中，提供了中央国有企业和地方国有企业的划分等变量。附件包含全部Stata处理代码do文件和最终处理数据。【更新至2021】上市公司过度负债-分年度Tobit回归（代码+数据）监会行业标准进行划分，制造业“C”取2位，其他行业取1位。数据说明：本数据为2000-2。新时间：2022年5月27日。21（可根据需要自行调整）2.剔除金融保险行业样本；3.剔除ST或PT的样本；样本区间：2000-20。年份 Freq.1.仅保留沪深两市A。

阅读 880

19赞

收藏 16
使用Effects包的Effect函数分析交互作用对回归模型预测响应变量的影响 综上所述，本文介绍了如何使用R语言中的Effects包来分析交互作用对于回归模型预测响应变量的影响。本文将介绍如何使用Effects包的Effect函数来查看交互作用对于回归模型预测响应变量的影响，并提供相应的源代码供读者参考。通过执行以上代码，我们得到了交互作用对于回归模型预测响应变量的影响的数据框。数据框中的每一行代表一个交互作用的水平组合，常见的有交互作用低水平-低水平、低水平-高水平、高水平-低水平和高水平-高水平。通过观察曲线的形状和点的位置，我们可以了解交互作用对于回归模型预测响应变量的影响。

阅读 477

1赞

收藏 1
作者推荐
Fishel-
算法工程师，简单记录
关注
鲨鱼爱兜兜
一只会code的鲨鱼
关注
茶哈哈6
平平常常的2025即将入学的研0
关注
Kenneth風车
专注AI领域知识分享，Sentosa_DSML官网：https://sentosa.znv.com/
关注
rgb2gray
人工智能领域优质创作者，优快云博客专家
关注
代码骑士
中科院计算机专业硕士。熟悉Python语言、机器学习、数据分析、自然语言处理、大语言模型等人工智能领域技术。喜欢交流学习和知识分享，平时会在优快云分享一些学习笔记和技术Blog。欢迎和大佬一起交流学习。
关注