回归方法（三）logistic regression（数据集Titanic）

最新推荐文章于 2025-05-20 21:58:44 发布
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这篇博客介绍了逻辑斯蒂回归模型，它是一种分类模型，用于估计条件概率分布P(YX)。通过逻辑斯蒂函数将线性函数转换为概率，适用于如Titanic数据集的生存预测问题。与线性回归对比，逻辑回归的因变量服从伯努利分布，且误差项非正态。应用包括人力资源分析、足彩预测和银行风控。使用R的glm()函数进行案例分析，预测精度达到0.809。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1logistic 分布：设X是连续随机变量，X服从logistic分布是指X具有以下分布函数和密度函数：F(x)=P(X\leqslant x)=1/(1+e^{-(x-\mu )/\gamma })                       f(x)={F}'(x)=e^{(x-\mu)/\gamma }/\gamma (1+e^{(x-\mu )/\gamma })^2    

分布函数F(x)属于逻辑斯蒂函数，图形是一条S曲线，该曲线以点（\mu，1/2）为中心对称，曲线在中心点附近增长速度较快，在两端增长速度较慢，形状参数\gamma的值越小，曲线在中心附近增长越快。

二项逻辑斯蒂回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P(Y\X)表示，形式为参数化的逻辑斯蒂分布，这里随机变量x取值为实数，随

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从一个简单的数据集学习Logistic Regression
Ding 的博客
09-22 773
Logistic Regression Logistic Regression是一种被广泛使用的分类算法，通过训练数据中的正负样本，学习样本特征到样本标签之间的假设函数。 通常用于将数据映射到不同类别的函数成为阈值函数，常用的阈值函数为Sigmoid函数，形式为： f(x)=11+e−x f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} f(x)=1+e−x1​ Sigmoid函数的图像： 从Si...
通过Logistic Regression预测Titanic乘客能否在事故中生还
Jaeshn
09-13 965
导入工具库和数据 缺失数据处理 2.1. age 2.2. cabin 2.3. embarked 2.4. fare 2.5. 其他调整 2.5.1 其它特征的处理 数据分析 Logistic Regression 1. 导入工具库和数据 import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preproce...
logistic regression源代码(含数据集)
04-04
压缩包里含有logistic regression逻辑回归的Python源代码，训练数据集和测试训练集，最后也用Python画了结构示意图。只需要有Numpy和Matplotlib两个包即可。
基于线性回归的数据预测
最新发布
qq_53567171的博客
05-20 192
3. 使用线性回归模型进行建模。采用80%数据用于训练，20%用于测试，重复划分数据集并训练模型20次，记录每次结果（交叉验证）。4. 输出平均均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE），并可选与其他模型（如决策树回归、岭回归等）对比。1. 自主选择一个公开回归任务数据集（如房价预测、医疗数据、空气质量预测等，可Kaggle）。2. 数据预处理：完成标准化（Normalization）、特征选择或缺失值处理等步骤。
用于逻辑回归、神经网络等的数据集
08-21
用于逻辑回归、神经网络等的数据集，里面包含有猫的图像和不含猫的图像，用于图像二分类来识别猫。
logistic回归数据集
03-29
logistic回归数据集logistic回归数据集logistic回归数据集
logistic回归训练数据集
07-31
用于训练或测试的logistic数据集，参考代码可在我的博客中查找
Titanic程序+数据.zip_logistic regression_拟合_数据拟合_数据挖掘_预测模型
09-24
1. **逻辑回归（Logistic Regression）**：逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，尽管它的名字中包含“回归”，但它实际上是处理二分类问题的一种统计方法。在泰坦尼克号案例中，逻辑回归用于预测乘客是否能在灾难中...
Kaggle比赛赛题《Titanic---Logistic Regression》
weixin_42983055的博客
09-11 671
过程都在代码里： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns train = pd.read_csv(r'...\train.csv') test = pd.read_csv(r'...\test.csv...
关于Kaggle入门Titanic的一次简单尝试 -- 逻辑回归（Logistic Regression）
JingPNnXxx的博客
07-16 1195
前言 问题描述 Titanic的问题界面在这里：https://www.kaggle.com/c/titanic 首先说一下Kaggle， 按简介Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals. 来说，Kaggle是通过以竞赛和奖金（部分有）的方式，为所有从事或有志从事data science的人
逻辑回归的测试数据集
09-01
https://blog.youkuaiyun.com/u013963380/article/details/82287696博客中使用测试的数据集。
logistic regression 超详细java代码 带 数据集
03-21
超详细的logistic regression java代码 带数据集,外文网站找了n天找到的
逻辑回归数据-数据集
03-30
逻辑回归数据-数据集
数据集-用做回归.csv
06-20
可用做深度学习测试的一维线性回归数据集。数组大小247*900，实验数据取自真实场景，回归精度好。9种特征，每种特征有100条数据。
机器学习——逻辑回归数据集
03-22
train.csv中存储了原始数据，每人拥有年龄，工作类型等14个维度，共32561个样本。最后一个维度为label，即收入是否大于50k。
应用回归分析数据
11-29
附件为中国人民大学第（二）版应用回归分析的各章数据
逻辑回归（Logistic Regression）
qq_45031002的博客
05-21 372
逻辑回归（Logistic Regression）
Logistic Regression逻辑线性回归（基于diabetes数据集）
qq_74156152的博客
12-20 1361
Logistic Regression（逻辑回归）是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它是线性回归的一种改进，主要用于处理二分类问题，也可以通过修改算法来处理多分类问题。Logistic Regression的主要思想是通过线性回归模型的线性组合，将其映射到一个特定的函数（称为sigmoid函数）的输出范围内，从而将输入数据映射为一个概率值。sigmoid函数的输出范围为0到1之间，表示某个样本属于某个类别的概率。Logistic Regression的训练过程是通过最大似然估计来求解模型参数。
使用Sklearn中的逻辑回归（LogisticRegression）对手写数字（load_digits）数据集进行识别分类训练
m0_59611146的博客
03-18 3921
如果 'return_X_y' 为 True，则 （'data'， 'target'） 将是 pandas DataFrames 或 Series，如下所述。==============类 每类 10 个样本 ~180 个样本 共 1797 维 64 特征 整数 0-16 ============== 这是 UCI ML 手写数字数据集测试集的副本 https:archive.ics.uci.edumldatasetsOptical+Recognition+of+Handwritten+Digits。
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