概率、Odds、Logit

最新推荐文章于 2025-04-14 09:21:12 发布
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本文介绍了概率、赔率和对数几率（Logit）等基本统计概念。概率描述了事件发生的频率，赔率是事件发生的可能性与不发生的可能性之比，而Logit则是赔率的对数，常用于建模和预测分析。这些概念在统计学和机器学习中扮演着重要角色。

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概率

概率（Probability）描述的是某事件A出现的次数与所有结果出现的次数之比，
公式为：

P（A）=（Number of Events A）/（Total Number of Events）

Odds

Odds是指事件发生的概率与不发生的概率之比。
公式为:

Odds=（Probability of event）/（Probability of no event）=P/(1-P)

Logit

Logit 就 是 Log of odds

机器学习基础：概率，发生比与Logit
youyanyu3817的博客
05-22 2869
机器学习基础：概率，发生比与Logit 概率是机器学习中最常见的概念，在分类算法(Classification)中经常出现，而Logit也是逻辑回归（Logistic Regression）中的重要概念，本文将总结概率（Probability），发生比（Odds）和Logit（log(odds)）之间的关系。 1. 概率，发生比与Logit的定义 1.1. 概率 概率是指一个事件发生的可能性，假设一个袋子里有若干红球和蓝球，用P来表示概率，则： P（抽到红球）=红球个数所有球个数\vphantom{}\\P
odds(a)java_几率odds与逻辑回归
weixin_33348983的博客
02-27 1142
从 Odds 角度理解 Logistic Regression 模型的参数13 December 20151. 引言无论在学术界，还是在工业界，Logistic Regression(LR, 逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型，被用于各种分类场景和点击率预估问题等，它也是Max Entropy(ME, 最大熵)模型[2]，或者说Softmax Regression模型[3]，在二分类的一种特例。...
几率与概率
weixin_30462049的博客
11-11 482
这里说的是，数学上的概念，不是世俗生活化的词汇。 翻译的问题，几率（odds）和概率（probability）不是同一个概念。 1. 几率 odds：W:L（wins：losses） 2. 几率与概率 o=WL,p=WW+L p=oo+1,o=p1−p 3. 赔率（即几率） 澳大利亚 ：荷兰 澳大利亚胜11.84， 平 5....
逻辑回归背后的数学原理与应用
最新发布
weixin_35706067的博客
04-14 402
本文深入探讨了逻辑回归模型背后的数学原理，包括对数几率函数、几率比、R-Squared以及P-值的概念和计算方法。通过分析化学暴露案例，展示了如何应用逻辑回归进行概率预测和统计显著性检验，并讨论了模型的拟合度和参数的重要性。
什么是概率？
马同学
03-12 4752
1 争论 概率论需要回答的第一个问题就是，什么是概率？ 刚接触这门学科的同学可能觉得难以置信，这个问题仍然存在着广泛的争论： 而且这个问题更像是一个哲学问题，而不是数学问题，确实也有不少哲学家参与讨论。 对于概率的定义有几个主流的派别： 频率派 古典派 主观派 了解这些派别对于理解概率论很有帮助，下面来简单介绍一下。 2 频率派 首先来了解下频率派，频...
从Odds：比值比推导出Logtic分类的算法
ayz54599的博客
09-19 1566
在从概率模型推导出逻辑回归算法模型的博文中，我试着从李宏毅老师的课程中讲到的概率模型去推导逻辑分类的算法模型。有幸看到另外一篇博文01 分类算法 - Logistic回归 - Logit函数,我了解到另外一种分类模型的推导：从比值比推导。 比值比 首先了解什么是比值比：比值比（优势比）Odds，用来衡量特征中分类之间关联的一种方式。指的是该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值：\(\...
logit回归模型假设_LOGISTIC回归分析
weixin_36115023的博客
02-17 2840
前面的博客有介绍过对连续的变量进行线性回归分析，从而达到对因变量的预测或者解释作用。那么如果因变量是离散变量呢？在做行为预测的时候通常只有“做”与“不做的区别”、“0”与“1”的区别，这是我们就要用到logistic分析(逻辑回归分析，非线性模型)。参数解释(对变量的评价)发生比(odds)： ODDS=事件发生概率/事件不发生的概率=P/(1-P)发生比率(odds ratio)：odds ra...
STATA+logit+列线图 包
09-28
列线图（Logit Plot）是logit模型的一种可视化工具，它可以帮助我们理解模型的拟合情况，检查模型假设是否成立，例如比例 odds 比例假设。 列线图通常用于展示对数几率（log-odds）与预测的对数几率之间的关系，这...
logit模型的详解
11-18
这里，左边的表达式被称为对数几率(log odds)，它是购买商品房的概率与不购买的概率之比的自然对数。通过对数几率进行建模，Logit模型能够有效地处理二元选择问题，并且保证预测的概率值总是合理有效的。 通过以上...
logit
04-01
Logit函数是log-odds函数，它将概率p转换为对数几率，即log(p/(1-p))。这个函数在逻辑回归中非常重要，因为它连接了线性组合和概率。 接下来，我应该解释Logit函数的数学表达式。正确的LaTeX格式是关键，根据用户的...
计算机公式or,【转载】 odds、OR和RR的计算公式和实际意义
weixin_42347699的博客
07-26 3369
1. OddsOdds 的意思为机率、可能性，是指某事件发生的可能性(概率)与不发生的可能性(概率)之比。假如某药物有疗效的比例为p1，则无效的比为1-p1，则odds的计算公式为：对于如下表所示的四格表，患病组的中暴露的概率(以实测频率估计)p1=a/C1，非暴露的概率为1-p1=b/C1,故患病组的odds计算公式为：odds1=p1/(1-p1)=a/bimage同理，健康组的odds计算公...
关于logistic、logit、log-odds、sigmoid、softmax、cross entropy
weixin_45783996的博客
03-27 7989
定义 sigmoid 函数：形状像S的函数。 logistic 函数：一种典型的sigmoid 函数，函数如下： logit函数：logistic 函数的反函数，也有logistic unit的意思，类似于probit相对于标准正态分布的分布函数（也是S型的呢）的反函数，即probability unit，就是通过概率找到随机变量的值： 也叫log-odds函数，因为p/(1-p)在统计学中叫做odds，几率、可能性、胜率的意思。 logistic模型（logit模型）：是一种回归模型，回归模型就是指对
机会（chance）与概率（probability）
漫步量化
05-21 3324
概率论这门学问以“概率”命名是在18世纪末期，自其16世纪开始发展到18世纪一直都被称为：“机会的理论”。 是拉普拉斯在1780.7.19的一篇论文，正式将“机会的理论”转到“概率论”。 机会：指无明显规则和涉及的系列中发生的事件，这个概念与物理的真实无关，而只是与人类的无知有关。 概率：概率附属于无知，是关于无知的一种数学，或者说是无知的一个数学化的表述。 真正将贝叶斯定理发扬光大的是拉普拉斯...
通俗易懂的解释评分卡刻度原理
jiede1的博客
02-24 2199
违约概率：p 比率（违约概率/正常概率）： odds=p/(1-p) 评分卡分值：表示为比率对数的线性表达式 Score=A-B*log(odds) A、B是常数，负号的作用使得违约概率越低，分数越高。 Logistic回归模型： Log(odds)=β+β1x1+…+βpxp 其中，用建模参数拟合模型可以得到模型参数β（截距），β1，…，βp. 两个假设： 1.在某个特定的比率设定特定的预期分值(设定比率为θ的特定点的分值为P)； 2.指定比率翻番的分数（PDO）(比率为2θ的点的分值为P+PDO).
一：评分卡模型分数计算
qq_46137199的博客
02-07 4352
一：评分卡模型分数计算 公式 # odds计算公式 # 注意: 0为good, 1为bad odds = p/(1-p) # p为模型预测为bad的概率； odds越大，是bad的概率越高 # 由概率计算分数的公式 Score = A - B*log(odds, math.e) Score - PDO = A - B*log(2*odds, math.e) # 分数越高，bad概率越大 # 注意: PDO设置越大，对分数的影响越大 # 例如 odds：1/60 基准分数：400 PDO：40
深入理解逻辑回归
weixin_51524504的博客
08-18 1473
逻辑回归是一种预测模型，用于估计某个事件发生的概率。它常用于预测诸如一个病人是否患有某种疾病、一封邮件是否是垃圾邮件等二分类问题。逻辑回归的输出是一个介于 0 和 1 之间的概率值，通过设定一个阈值（通常为 0.5），可以将这个概率值转换为具体的分类结果。逻辑回归的目标是找到一组模型参数，使得输入特征的线性组合通过 Sigmoid 函数转换后，能够最好地预测输出类别。逻辑回归通过将输入特征的线性组合转换为概率值，为我们提供了一种强大的工具来处理二分类问题。
标准评分卡分数计算原理_逻辑回归结果转换为评分卡
weixin_42490521的博客
01-12 2794
这一期咱们聊聊如何将逻辑回归的参数结果转换为评分卡形式。首先将客户逾期的概率表示为p，则正常的概率为1-p。二者的比值即odds的计算公式如下：反过来，如果知道客户的odds，则客户逾期的概率p可表示为：要将逻辑回归模型的参数转换为评分卡，我们需要如下的公式：其中，A和B是常数。式中的负号可以使得逾期概率越低，得分越高。通常情况下，这是分值的理想变动方向，即高分值代表低风险，低分值代表高风险。其中...
从 Odds 角度理解 Logistic Regression 模型的参数
weixin_40252835的博客
06-22 2788
13 December 2015 1. 引言 无论在学术界，还是在工业界，Logistic Regression(LR, 逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型，被用于各种分类场景和点击率预估问题等，它也是Max Entropy(ME, 最大熵)模型[2]，或者说Softmax Regression模型[3]，在二分类的一种特例。 用\(X\ =\ (x_1, x_2, …, x_k)\)表示k维样本，用\(\mathbf{\beta} = (\beta_0, \beta_1, \beta_2, ...
Logit 是怎么算的？
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09-06 1万+
从知乎借几张图来描述，先看看odds 是什么？   然后Logit 就 是 Log of odds：          
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