使用R语言optim函数直接实现logistics regression(逻辑回归)的计算

最新推荐文章于 2025-01-04 01:00:00 发布
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分类专栏： R语言 文章标签： r语言 逻辑回归 开发语言
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简介

对于连续因变量，通常使用线性回归。在R语言中，通常使用函数lm，计算回归估计参数。最小二乘法有解析解，因此也很容易手动写代码实现计算，如 β = ( X ⊤ X ) − 1 X ⊤ y \mathbf{\beta} = (\mathbf{X}^\top \mathbf{X})^{-1} \mathbf{X}^\top \mathbf{y} β=(X

最低0.47元/天 解锁文章
R语言 逻辑回归logistic regression
Cachel Wood的博客
12-24 1898
文章目录普通OLS回归logistic回归模型拟合优度 普通OLS回归 普通OLS回归：对回归模型中的自变量、回归系数以及残差项的取值都没有任何限制，作为自变量函数的因变量就必须能够在（−∞,+∞）（-\infty,+\infty）（−∞,+∞）范围内自由取值。 如果因变量只取分类值，或者只取两类值（0、1），就会严重违反因变量为连续型变量的假设。 设：因变量yiy_iyi​只取0、1两个数值的虚拟变量，是一个两点分布变量。在给定的条件下，记概率为： P(yi=1∣xi)=piP(yi=0∣xi)=1−pi
【机器学习】—逻辑回归
weixin_63019977的博客
11-28 767
hθσθ0θ1x1θ2x2hθσθ0​θ1​x1​θ2​x2​其中，σz11e−zσz1e−z1​是sigmoid函数。本文通过一个简单的例子，详细介绍了如何使用Python和PyTorch实现逻辑回归模型。通过生成数据、定义模型、定义损失函数、训练模型和可视化结果，我们展示了逻辑回归的基本流程。希望本文对读者理解逻辑回归有所帮助。
R 语言 optim 使用
taojiea1014的博客
06-11 2万+
stats中的optim函数是解决优化问题的一个简易的方法。 Univariate Optimization f = function(x,a) (x-a)^2 xmin = optimize(f,interval = c(0,1),a=1/3) xmin General Optimization optim函数包含了几种不同的算法。  算法的选择依赖于求解导数的难易程度，通常最好提供...
R函数optim()最小化或者最大化多参数函数
u011375991的博客
10-05 3675
给定多参数函数f，需要找到使函数f达到其最小值或者最大值的点。要最小化多参数函数，使用optim，这里必须指定起始点，它时函数f的初始参数向量。要最大化多参数函数，需要指定参数control；或者在被优化函数前加负号函数optim比optimize更通用，因为optim函数可以处理多参数函数。optim函数会将函数f自变量的取值放在一个向量中，然后估计函数在该向量上的取值。函数的取值是一个纯量值（一个数值）。optim函数将从设定的起点开始，在自变量的定义域内搜索函数的最小值。
R最优化函数的使用
qq_64265869的博客
08-09 4663
列举了一些R语言中求解最优的函数的使用
R语言-逻辑回归
pdc31czy的博客
09-16 1947
逻辑回归
pytorch入门（三）实现logistics回归
qq_39446239的博客
04-10 3184
文章目录PyTorch实现Logistic regressionPyTorch基础实现代码用PyTorch类实现Logisticregression,torch.nn.module写网络结构 PyTorch实现Logistic regression PyTorch基础实现代码 用PyTorch类实现Logistic regression,torch.nn.module写网络结构 ...
PyTorch入门精简资料（三）PyTorch实现Logistic regression
Courageux_J的博客
08-11 556
Datawhale_Task3 PyTorch实现Logistic regression PyTorch基础实现代码 用PyTorch类实现Logistic regression,torch.nn.module写网络结构 （1）什么是逻辑回归 分类和回归是机器学习可以解决两大主要问题，从预测值的类型上看，连续变量预测的定量输出称为回归；离散变量预测的定性输出称为分类。逻辑回归是一种广义...
PyTorch深度学习实践——Logistic Regression
m0_60458471的博客
09-01 769
在本次学习中，学习到了大名鼎鼎的logistic回归，虽然说是一种回归模型，但是这个模型实际上是做分类问题，对于这种回归模型我们同样从三个方面来进行介绍，logistic回归是什么？为什么要采用logistics回归？如何实现losgistic回归模型？下面是对于logistic回归的总结： logistic回归是什么？ 为什么要采用logistics回归？ 在解释为什么需要采用logistics回归之前，我们先对分类与回归任务进行比较 在之前实现的线性回归模型中...
R语言之逻辑回归
热门推荐
zhenglit的博客
02-15 3万+
本文转载自https://www.cnblogs.com/Hyacinth-Yuan/p/7905855.html 本文主要将逻辑回归的实现，模型的检验等 参考博文http://blog.youkuaiyun.com/tiaaaaa/article/details/58116346;http://blog.youkuaiyun.com/ai_vivi/article/details/43836641 1.测试集和训练...
逻辑回归R语言算法
08-02
逻辑回归R语言算法
R语言 - 逻辑回归
建林之前不许成精
02-21 3440
> library(ggplot2)#设置随机种子为1> set.seed(1)#将整数1,2,3分别定义为变量b0,b1,b2> b0 <- 1 ; b1 <- 2 ; b2 <- 3#产生1000个服从正态分布的随机数分别定义为变量x1,x2> x1 <- rnorm(1000) ; x2 <- rnorm(1000)#将以上产生的b0,b...
R语言逻辑回归
猪逻辑公园
01-30 1195
逻辑回归是一种回归模型，其响应变量(因变量)具有分类值，如True/False或0/1。 它实际上是根据与预测变量相关的数学方程，来衡量二进制响应的概率作为响应变量的值。 逻辑回归的一般数学方程为 - y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+...)) 以下是使用的参数的描述 - y - 是响应变量。 x - 是预测变量。 a 和 b 是数字常数的系数。 用于创...
【R语言】R语言逻辑回归
qq_27466325的博客
02-16 1678
# 逻辑回归是回归模型，其中响应变量（因变量）具有诸如True / False或0/1的分类值。 它实际上基于将其与预测变量相关的数学方程测量二元响应的概率作为响应变量的值。 # 逻辑回归的一般数学方程为 - # y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+...)) # 以下是所使用的参数的描述 - # y是响应变量。 # x是预测变量。 # a和b是作为...
R语言做逻辑回归
08-14 1629
前面写过一个多分类的逻辑回归，现在要做一个简单的二分类，用glm函数 导入csv格式如下： mydata<-read.csv("D://li.csv",header=T) colnames(mydata)<-c("x1","x2","x3","y") model<-glm(formula = y ~ x1+x2+x3, family = qu...
用R语言做逻辑回归
weixin_46587777的博客
05-23 1万+
用R语言做逻辑回归 回归的本质是建立一个模型用来预测，而逻辑回归的独特性在于，预测的结果是只能有两种，true or false 在R里面做逻辑回归也很简单，只需要构造好数据集，然后用glm函数(广义线性模型（generalized linear model）)建模即可,预测用predict函数。 我这里简单讲一个例子，来自于加州大学洛杉矶分校的课程 首先加载需要用的包 library(ggplot2) ## Warning: package 'ggplot2' was built under R vers
r语言逻辑回归_R语言——逻辑回归
weixin_39697143的博客
12-08 711
#逻辑回归，利用逻辑回归解决二分类问题#irisirislevels(iris$Species)#数据预处理nrow(iris)iris1<-iris[iris$Species!="setosa",]iris1levels(iris1$Species)iris1$Species<-factor(iris1$Species)levels(iris1$Species)#将数据分成训练集和测...
Logistic回归 R语言
weixin_64589302的博客
09-01 4710
logisit回归 r语言 卡方分布检验 ROC曲线
R语言统计分析——Logistic回归
最新发布
maizeman126的博客
01-04 1180
对于二值型Logistic回归，某预测变量n单位的变化引起的较高值上优势比的变化为exp(βj)^n，它反映的信息可能更为重要。比如，保持其他预测变量不变，婚龄增加一年，婚外情的优势比将乘以1.106，而如果婚龄增加10年，优势比将乘以1.106^10，即2.7。由于两个模型嵌套（fit.reduced是fit.full的一个子集），我们可以使用anova()函数对它们进行比较，，对于广义线性回归，可用卡方检验。回归系数的含义是当其他预测变量不变时，一单位预测变量的变化可引起的响应变量对数优势比的变化。
r语言 optim函数
04-10
R语言中的`optim`函数是一个用于优化问题的通用函数。它可以用于最小化或最大化目标函数，并且支持多种优化算法。 `optim`函数的基本语法如下： ``` optim(par, fn, ..., method = "Nelder-Mead", lower = -Inf, upper = Inf, control = list()) ``` 其中，参数说明如下： - `par`：优化问题的初始参数向量。 - `fn`：目标函数，即需要最小化或最大化的函数。 - `...`：目标函数的其他参数。 - `method`：优化算法的名称，默认为"Nelder-Mead"，也可以选择其他算法，如"BFGS"、"CG"等。 - `lower`和`upper`：参数的取值范围。 - `control`：控制优化过程的其他参数。 `optim`函数会根据选择的优化算法和初始参数，迭代地调整参数值，直到达到最优解或满足停止条件。
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