R实现线性回归逻辑回归

于 2024-06-25 23:54:48 发布
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线性回归

基本模型

Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + ⋯ + β m X m + ϵ Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \cdots + \beta_mX_m + \epsilon Y=β0​+β1​X1​+β2​X

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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
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前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
线性回归在R语言中的实现
2301_79331328的博客
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> 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...
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用R语言做逻辑回归
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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
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# 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...
sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现
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1 基础知识逻辑回归(logistic regression)是线性回归的推广，属于广义线性模型(generalized linear model)的一种。所谓广义线性回归，本质上仍然是线性回归，只是把线性回归中的y变成了关于y的函数。举个例子，最简单的单个自变量的线性回归方程为：y=ax+b，现在把y在对数尺度上进行变换，即变为lny=ax+b，也就是y = exp(ax+b)。该回归...
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交叉验证的平均误差随着调节参数lambd对数值的变化而变化的图形，从图形中交叉验证的平均误差最小值对于的lambda,对数为-3.546917，相应的lambda的值为 0.02881333。1、建立二元变量target2对自变量age,sex,pain,bpress,chol,bsugar,ekg,thalach,exang,等自变量的回归模型，因为因变量target2仅取0和1两值，因此该模型为普通的logistic逻辑模型。因变量，直径减少50%以上的大血管数目，取值0,1,2,3,4。
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线性回归相关系数r的公式为： r = (nΣxy - ΣxΣy) / sqrt((nΣx^2 - (Σx)^2)(nΣy^2 - (Σy)^2)) 其中，n表示样本数量，x和y分别表示两个变量的取值，Σ表示求和符号。 在Java中，可以使用如下代码实现： ```java public static double calculateCorrelationCoefficient(double[] x, double[] y) { int n = x.length; double sumX = 0.0; double sumY = 0.0; double sumXY = 0.0; double sumXSquare = 0.0; double sumYSquare = 0.0; for (int i = 0; i < n; i++) { sumX += x[i]; sumY += y[i]; sumXY += x[i] * y[i]; sumXSquare += Math.pow(x[i], 2); sumYSquare += Math.pow(y[i], 2); } double numerator = n * sumXY - sumX * sumY; double denominator = Math.sqrt((n * sumXSquare - Math.pow(sumX, 2)) * (n * sumYSquare - Math.pow(sumY, 2))); return numerator / denominator; } ``` 其中，x和y分别表示两个变量的取值，返回值为计算得到的相关系数r。
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