logistic回归

最新推荐文章于 2025-12-16 15:16:39 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-16 15:16:39 发布 · 472 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #logistic回归

本文介绍了Logistic回归的基本概念，包括其目的、最优化算法的选择（如梯度下降法和牛顿法），并针对二分类问题（伯努利分布）的应用场景进行了说明。此外，文章还概述了Logistic回归的实现步骤及优缺点。
简介：
logistic回归的目的：寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解参数的过程可由最优化算法完成；
常用最优化算法：梯度下降法、牛顿法

适用范围：
二分类问题（伯努利分布）

步骤：


缺点：

优点：
Logistic回归
2401_82590360的博客
05-19 1306
logistic回归属于概率型非线性回归与直线回归的区别：线性回归的因变量y是连续性数值型变量，不能是分类变量。logistic回归是研究二分类、多分类、有序多分类（等级资料）观察结果（因变量）与一些影响因素（自变量）之间的关系。如因变量：食管癌发生，一个二分类变量；
Logistic 回归
零度°C的博客
08-14 5448
Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，特别是在二分类问题中。它通过使用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），将线性回归的输出映射到0和1之间的概率值，从而实现分类。定义PY1∣X11e−β0β1X1βnXnPY1∣X1e−β0​β1​X1​βn​Xn​1​其中，PY1∣XP(Y=1|X)PY1∣X表示给定特征X时，样本属于类别1的概率，β0β1βnβ0​β。
二元Logistic回归
2303_81685705的博客
05-19 1014
二元Logistic回归是一种简单且强大的分类算法，广泛应用于许多领域，如医疗诊断、金融欺诈检测等。通过理解其背后的数学原理，并结合Python代码实现，我们可以快速上手并解决实际问题。希望本文能帮助你更好地理解Logistic回归，并能够在实际项目中应用。
回归分析之二元Logistic回归
Y2663438690的博客
10-29 2770
定类数据是一种分类数据，它将对象分为不同的类别或组，但这些类别没有自然的顺序或数值意义。
Logistic回归算法
11-28
Logistic回归算法是一种广泛应用的统计学方法，常用于二分类问题，例如预测某事件是否会发生。在本资源中，我们有Logistic回归的实现代码（logRegres.py），以及一个具体的示例——预测病马死亡率（example.py）。...
Eviews的logistic回归分析PPT课件.pptx
10-07
EViews的logistic回归分析PPT课件 EViews中的logistic回归分析是指使用EViews软件进行二元选择模型的分析和估计。二元选择模型是一种特殊的回归模型，它的因变量只能取两个值，如0和1、yes和no等。logistic回归分析...
logistic回归二分类
10-31
Logistic回归是一种广泛应用于二分类问题的统计学模型，它在机器学习领域具有重要地位。在吴恩达的网易云公开课《深度学习》的第二周课程中，他详细讲解了Logistic回归的原理及其在实际中的应用，特别强调了如何利用...
肝硬化患者肝功能分级临床预测模型：基于机器学习的多变量分析
huanghm88的专栏
12-11 206
摘要 本研究基于128例肝硬化患者的34项临床指标，采用机器学习方法构建肝功能分级预测模型。通过XGBoost、随机森林等多种算法比较，发现XGBoost模型表现最优，预测准确率达86.5%，AUC值0.89。研究确定了总胆红素、白蛋白等10个关键预测因子，为临床肝功能评估提供了新的辅助工具。该模型整合了多维临床数据，较传统Child-Pugh评分更具综合性，有助于优化肝硬化患者的个体化诊疗决策。未来需扩大样本量进行多中心验证，进一步完善模型性能。 关键词：肝硬化；肝功能分级；机器学习；预测模型；XGBoo
机器学习高阶教程＜3＞统计学习理论进阶
最新发布
2303_77568009的博客
12-16 594
你是否经历过模型在训练集上表现完美，在测试集上却一塌糊涂？这背后是训练误差与泛化误差的鸿沟。本文带你深入统计学习理论的核心，用生活化类比拆解VC维、Rademacher复杂性等“烧脑”概念，揭示它们如何共同编织泛化误差边界这张“安全网”。通过直观的可视化代码，你将看到直线分类器为何只能“打散”3个点而非4个点，以及不同模型在噪声标签下的不同表现。最后，这些理论将落地为三个实战解决方案，帮你从“凭经验调参”升级为“靠理论导航”的理性设计者。
机器学习基础（线性，逻辑回归）
lyx2870657588的博客
12-11 1495
本文介绍了两种常用的回归分析方法及其应用。线性回归部分详细讲解了模型参数、API使用方法和评估指标，通过广告投入与销售额的案例展示了模型建立、训练和预测的全过程。逻辑回归部分重点阐述了其在分类任务中的应用，包括数据预处理、模型训练和性能评估方法，以信用卡欺诈检测为例演示了分类模型的实现步骤。文章还系统介绍了混淆矩阵、精确率、召回率和F1值等模型评价指标的计算方法和适用场景，为机器学习实践提供了完整的技术参考框架。
Day37 深入理解SHAP图
weixin_47193046的博客
12-15 554
年龄+0.02影响很小，把模型的决策分解到每个特征上。基准值 = 没有任何特征信息时的"默认"预测(相当于"0”的起点)，这个值一般就是平均值，把训练集的所有样本都输入模型，得到所有预测值取平均值，在没有关于这个特定样本的区分性信息时，最合理的猜测就是平均值。到这里你可能心想，这样是不是很类似于线性回归的特征前的系数 y=ax1+bx2+cx3，那既然如此，我直接选择用线性回归的系数作解释，那岂不是更好?三人合伙前，收入是 0，三人合伙后，收入是 100万，要分配的"蛋糕"就是 100万-0=100 万。
机器学习进阶＜10＞分类器集成：集成学习算法
2303_77568009的博客
12-12 781
这篇博客是一篇关于分类器集成技术的全面实战指南，涵盖了从理论基础到代码实践的完整知识体系。文章以"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的智慧为核心隐喻，系统阐述了如何通过组合多个弱分类器来构建强大的集成模型，从而突破单分类器的性能瓶颈。
Conan-embedding整理
kexin197的博客
12-11 934
本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。
机器学习进阶＜9＞基于 PCA 的图像压缩与还原
2303_77568009的博客
12-11 1139
这篇博客系统性地探索了主成分分析(PCA)在图像处理中的进阶应用。从基础的图像压缩演示入手，直观对比了保留90%与50%信息时的视觉差异与压缩率；进而深入至多主成分重构误差分析与“肘点”选择，为参数优化提供科学方法。核心创新在于将PCA拓展至异常检测领域：利用核PCA(Kernel PCA)处理非线性数据，实现图像局部异常定位；并横向对比PCA、Isolation Forest、One-Class SVM等多种算法的检测性能。
线性回归+实例
2203_75341967的博客
12-11 1409
模型公式：y=wx+b+ϵy：因变量（待预测的连续值，如糖尿病病情指数）；x：自变量（单一特征，如血糖值）；w：回归系数（斜率），表示x每变化 1 单位，y的平均变化量；b：截距，x=0时y的预测值；ϵ：随机误差（残差），表示模型无法解释的随机波动，服从均值为 0 的正态分布。优势：原理简单、解释性强、计算成本低，是理解回归分析的基础；关键：使用前需验证线性假设、处理异常值 / 多重共线性，使用中需通过正则化避免过拟合，使用后需用R2、RMSE 等指标评估效果；
机器学习——交叉熵损失函数
天上的光博客
12-11 167
假设预测概率特别低（比如 0.01），那么根据log函数的特性，可以知道，越接近0其损失值会越大。越接近1损失越小。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值