逻辑回归能用于横断面研究吗

逻辑回归解决的是什么问题

逻辑回归原理的基本概念1.什么是逻辑回归？Logistic回归是这样一个过程:面对一个回归或分类问题，建立代价函数，然后通过最优化方法迭代求解最优的模型参数，然后对我们求解的模型的质量进行检验和验证。Logistic回归其实是一种分类方法，虽然名字叫“回归”。主要用于两个分类问题(即只有两个输出，分别代表两个类别)。在回归模型中，Y是一个定性变量，如y=0或1。logistic方法主要用于研究某些事件发生的概率。2.逻辑回归的优点和缺点优势:1)速度快，适用于二分类问题。2)简单易懂，直接看到每个特征的权重3)模型可以容易地更新以吸收新数据。缺点:对数据和场景的适应性有限，不如决策树算法强。3.逻辑回归和多元线性回归的区别逻辑回归和多元线性回归其实有很多共同点。最大的区别是它们的因变量不同，而其他的基本相同。因此，这两个回归可以属于同一个家族，即广义线性模型。这个家族中的模型除了因变量不同之外，在形式上基本相似。这个家族中的模型除了因变量不同之外，在形式上基本相似。如果是连续的，就是多元线性回归。如果是二项分布，就是Logistic回归。如果是泊松分布，就是泊松回归。如果是负二项分布，就是负二项回归。4.逻辑回归的使用寻找危险因素:寻找某种疾病的危险因素等。；预测:根据模型，预测不同自变量下某种疾病或情况发生的概率；辨别:其实和预测差不多。也是基于模型来判断某人属于某种疾病或情况的概率，也就是看这个人属于某种疾病的可能性有多大。5.回归的一般步骤寻找H函数(即预测函数)j函数(损失函数)尝试最小化J函数，得到回归参数(θ)。6.构造预测函数h(x)1)逻辑函数(或Sigmoid函数)，其函数形式为:__对于线性边界的情况，边界形式如下:_训练数据是一个向量。_最佳参数_预测函数是:_函数h(x)的值具有特殊的含义，它表示结果为1的概率。因此，对于输入x，将结果分类到类别1和类别0的概率是:p(y = 1│x；θ)=h_θ (x)p(y = 0│x；θ)=1-h_θ (x)7.构造损失函数J(m个样本，每个样本具有N个特征)代价函数和J函数如下，基于极大似然估计导出。_8.损失函数的详细推导过程1)找到成本函数概率被组合并写成:_

2023-05-23 13:32:071

线性回归和逻辑回归的区别

线性回归和逻辑回归的区别：性质不同、应用不同。一、性质不同。1、逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型。2、线性回归：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。二、应用不同。1、逻辑回归：常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。2、线性回归：常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的；比如要分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这个时候就用线性回归来做；如果将体重分类，分成了高、中、低这三种体重类型作为因变量，则采用logistic回归。线性回归的特点：线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。其表达形式为y=w"x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中有多个自变量：这里有一个原则问题，这些自变量的重要性，究竟谁是最重要，谁是比较重要，谁是不重要。所以，spss线性回归有一个和逐步判别分析的等价的设置。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

2023-05-23 13:32:161

逻辑回归和线性回归的区别是什么？

线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的；比如要分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这个时候就用线性回归来做；如果将体重分类，分成了高、中、低这三种体重类型作为因变量，则采用logistic回归。延展回答：逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w"x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。

2023-05-23 13:33:012

逻辑回归有哪些模型

有如下模型：1、二项logistic回归：因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=1、未中奖=0；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。2、无序多分类logistic回归：因变量为无序的多分类变量，如获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3）；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；也可用于因变量为有序多分类变量，但不满足平行检验条件的数据资料。原理：用因变量的各个水平（除参照水平外）与参照水平比值的自然对数来建立模型方程。3、有序多分类logistic回归：因变量为有序的多分类变量，如病情严重程度（轻度=1，中度=2，重度=3）；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。原理：将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归；须进行平行线检验，即检验自变量系数是否相等，如不满足，则使用无需多分类logistic回归。

2023-05-23 13:33:131

怎样正确理解逻辑回归（logistic regression）？

逻辑回归 启发 推导

2023-05-23 13:33:275

逻辑回归原理

logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项式回归。[1]logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。[1]Logistic回归模型的适用条件1 因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率，并且是数值型变量。但是需要注意，重复计数现象指标不适用于Logistic回归。2 残差和因变量都要服从二项分布。二项分布对应的是分类变量，所以不是正态分布，进而不是用最小二乘法，而是最大似然法来解决方程估计和检验问题。3 自变量和Logistic概率是线性关系4 各观测对象间相互独立。[2]原理：如果直接将线性回归的模型扣到Logistic回归中，会造成方程二边取值区间不同和普遍的非直线关系。因为Logistic中因变量为二分类变量，某个概率作为方程的因变量估计值取值范围为0-1，但是，方程右边取值范围是无穷大或者无穷小。所以，才引入Logistic回归。[2]Logistic回归实质：发生概率除以没有发生概率再取对数。就是这个不太繁琐的变换改变了取值区间的矛盾和因变量自变量间的曲线关系。究其原因，是发生和未发生的概率成为了比值 ，这个比值就是一个缓冲，将取值范围扩大，再进行对数变换，整个因变量改变。不仅如此，这种变换往往使得因变量和自变量之间呈线性关系，这是根据大量实践而总结。所以，Logistic回归从根本上解决因变量要不是连续变量怎么办的问题。还有，Logistic应用广泛的原因是许多现实问题跟它的模型吻合。例如一件事情是否发生跟其他数值型自变量的关系。[2]注意：如果自变量为字符型，就需要进行重新编码。一般如果自变量有三个水平就非常难对付，所以，如果自变量有更多水平就太复杂。这里只讨论自变量只有三个水平。非常麻烦，需要再设二个新变量。共有三个变量，第一个变量编码1为高水平，其他水平为0。第二个变量编码1为中间水平，0为其他水平。

2023-05-23 13:34:042

逻辑回归等于什么加什么

逻辑回归，这个算法由于简单、实用、高效，在业界应用十分广泛。注意咯，这里的“逻辑”是音译“逻辑斯蒂（logistic）”的缩写，并不是说这个算法具有怎样的逻辑性。前面说过，机器学习算法中的监督式学习可以分为2大类：分类模型：目标变量是分类变量（离散值）；回归模型：目标变量是连续性数值变量。逻辑回归通常用于解决分类问题，例如，业界经常用它来预测：客户是否会购买某个商品，借款人是否会违约等等。实际上，“分类”是应用逻辑回归的目的和结果，但中间过程依旧是“回归”。为什么这么说？因为通过逻辑回归模型，我们得到的计算结果是0-1之间的连续数字，可以把它称为“可能性”（概率）。对于上述问题，就是：客户购买某个商品的可能性，借款人违约的可能性。然后，给这个可能性加一个阈值，就成了分类。例如，算出贷款违约的可能性>0.5，将借款人预判为坏客户。

2023-05-23 13:35:141

逻辑回归算法原理是什么？

线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的；比如要分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这个时候就用线性回归来做；如果将体重分类，分成了高、中、低这三种体重类型作为因变量，则采用logistic回归。线性回归的特征：回归分析中有多个自变量：这里有一个原则问题，这些自变量的重要性，究竟谁是最重要，谁是比较重要，谁是不重要。所以，spss线性回归有一个和逐步判别分析的等价的设置。原理：是F检验。spss中的操作是“分析”～“回归”～“线性”主对话框方法框中需先选定“逐步”方法～“选项”子对话框。

2023-05-23 13:35:443

逻辑回归有哪些模型

1.二项式逻辑回归:因变量是有两种结果的二元变量，比如赢=1，输= 0；自变量可以是分类变量，也可以是连续变量；要求正样本数N至少是自变量数的10倍。2.无序多分类逻辑回归；因变量为无序多类变量，如健康知识获取途径(传统大众媒体=1，网络=2，社区宣传= 3)；自变量可以是分类变量，也可以是连续变量；也可用于因变量为有序多分类变量，但不满足平行检验条件的数据。原理:模型方程是由因变量各水平(除参考水平外)与参考水平之比的自然对数建立的。3.有序多分类逻辑回归:因变量是有序的多类别变量，如疾病严重程度(轻度=1，中度=2，重度= 3)；自变量可以是分类变量，也可以是连续变量。原理:将多类因变量依次划分为多元二元Logistic回归；要求平行线检验，即自变量系数是否相等；如果没有，则使用没有多分类的逻辑回归。

2023-05-23 13:36:091

基准回归和逻辑回归区别

基准回归和逻辑回归是两种不同的统计分析方法，主要用于处理分类问题。基准回归，又称线性回归，是通过拟合一条直线来描述自变量与因变量之间的关系。它通过求解最小二乘法，寻找一个最优的参数组合，使得观测数据点和拟合直线之间的残差平方和最小。基准回归适合处理连续的数值型数据。逻辑回归则是一种广义线性模型，主要应用于处理二分类或多分类问题。它将数据的特征值与对应的概率联系起来，然后运用逻辑函数（即sigmoid函数）对数据进行分类。逻辑回归通常使用的是最大似然估计来求解模型的参数，最终找到一个最优的决策界面，将二维或多维空间中的样本划分为不同的类别。逻辑回归经常被用于各种场景，例如风险评估、精准营销及疾病预测等。因此，基准回归和逻辑回归之间的最本质的区别在于：基准回归旨在拟合数值型数据，而逻辑回归旨在处理分类问题。

2023-05-23 13:36:151

分层回归是逻辑回归吗

不属于。逻辑回归属于概率型的非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。分层回归的理解其实是对两个或多个回归模型进行比较。分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。分层回归将核心研究的变量放在最后一步进入模型，以考察在排除了其他变量的贡献的情况下，该变量对回归方程的贡献。如果变量仍然有明显的贡献，那么就可以做出该变量确实具有其他变量所不能替代的独特作用的结论。这种方法主要用于，当自变量之间有较高的相关，其中一个自变量的独特贡献难以确定的情况。常用于中介作用或者调节作用研究中。概念logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b。而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项式回归。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。

2023-05-23 13:36:431

如何用SPSS进行逻辑回归分析？

1、打开spss统计软件，然后单击“Analyze  -  Regression  -  Binary Logistic”。2、出现“逻辑回归”窗口。将“高血压”放入“依赖变量”框，并将其他变量（如“性别”和“体重指数”）放入“分隔符”框中。3、单击“分类”将分类变量的自变量放入右侧的“分类协变量”框中。在这种情况下，自变量“性别”，“饮食习惯，体育锻炼”是分类变量。在右侧的框中选择变量。 “参考类别”选择“最后”或“第一”，此处选择默认的“最后”。点击“继续”。4、单击“保存”，选中“概率”，“组成员”，然后“继续”。5、点击“选项”，勾选“Hosmer-Lymeshaw Fitting Goodness”和“95％Confidence Interval”，然后点击“Continue”。6、方法“选择”输入“最后”确定“。

2023-05-23 13:36:571

机器学习常见算法优缺点之逻辑回归

我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家有兴趣的一定要好好阅读哟。 首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识，逻辑回归的英文就是Logistic Regression。一般来说，逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法，具体有L0， L1，L2，etc等等，当然我们没有必要像在用朴素贝叶斯那样担心我的特征是否相关。这种算法与决策树、SVM相比，我们还会得到一个不错的概率解释，当然，我们还可以轻松地利用新数据来更新模型，比如说使用在线梯度下降算法-online gradient descent。如果我们需要一个概率架构，比如说，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间，或者我们希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，我们可以使用这个这个算法。 那么逻辑回归算法的优点是什么呢？其实逻辑回归的优点具体体现在5点，第一就是实现简单，广泛的应用于工业问题上。第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。第五就是计算代价不高，易于理解和实现。当然，逻辑回归的缺点也是十分明显的，同样，具体体现在五点，第一就是当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。第二就是容易欠拟合，一般准确度不太高。第三就是不能很好地处理大量多类特征或变量。第四个缺点就是只能处理两分类问题，且必须线性可分。第五个缺点就是对于非线性特征，需要进行转换。 那么逻辑回归应用领域都有哪些呢？逻辑回归的应用领域还是比较广泛的，比如说逻辑回归可以用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等、逻辑回归的扩展softmax可以应用于多分类领域，如手写字识别等。当然，在信用评估也有逻辑回归的使用，同时逻辑回归可以测量市场营销的成功度。当然，也可以预测某个产品的收益。最后一个功能比较有意思，那就是可以预定特定的某天是否会发生地震。 我们在这篇文章中给大家介绍了关于机器学习中逻辑回归算法的相关知识，从中我们具体为大家介绍了逻辑回归算法的优缺点以及应用领域。相信大家能够通过这篇文章能够更好的理解逻辑回归算法。

2023-05-23 13:37:481

与简单的线性回归模型相比，如何评估逻辑回归模型？

逻辑回归：y=sigmoid(w"x)线性回归：y=w"x也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid(x)=1/(1+exp(-x))，其实就是对x进行归一化操作，使得sigmoid(x)位于0~1逻辑回归通常用于二分类模型，目标函数是二类交叉熵，y的值表示属于第1类的概率，用户可以自己设置一个分类阈值。线性回归用来拟合数据，目标函数是平法和误差

2023-05-23 13:37:541

逻辑回归和判别分析的区别

逻辑回归和判别分析的区别:和逻辑回归相比: (1)判别分析可以用于多分类情况; (2)线性判别分析比逻辑回归更稳定; (3)利用贝叶斯定理计算后验概率,当条件概率分布是正态分布,和逻辑回归很相似。

2023-05-23 13:38:013

分层回归是逻辑回归吗

不属于。逻辑回归属于概率型的非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型。分层回归的理解其实是对两个或多个回归模型进行比较。分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。逻辑（Logistic）回归用于研究Y为定类数据时X和Y之间的影响关系情况，如果Y为两类比如0和1（比如1为愿意和0为不愿意，1为购买和0为不购买），此时就叫二元逻辑回归；如果Y为三类以上,此时就称为多分类逻辑回归。自变量并不一定非要定类变量，它们也可以是定量变量。如果X是定类数据，此时需要对X进行哑变量设置。

2023-05-23 13:38:081

逻辑回归是关联分析还是因果分析

关联分析。逻辑回归是一种关联分析方法用于探究两个或多个变量之间的关系，并预测一个二元分类结果；逻辑回归建立了自变量和因变量之间的关系，但不能确定因变量是由自变量引起的，因此不能进行因果分析。因果分析是一种统计学方法，用于探究某个事件或行为对另一个事件或行为的影响，即确定因果关系。

2023-05-23 13:38:151

“逻辑回归” 和 "线性回归" 的关系

都可以做预测，但它们之间不存在包含关系。逻辑回归用在二值预测，比如预测一个客户是否会流失，只有0-不流失，1-流失；线性回归用来进行连续值预测，比如预测投入一定的营销费用时会带来多少收益。

2023-05-23 13:38:231

逻辑回归怎么设置参照

加入一个虚拟变量，并对其进行分别赋值 。回归分析的时候把这个虚拟变量一并纳入变量进行分析。拓展资料：logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。以上资料来源于网络。网页链接

2023-05-23 13:38:301

逻辑回归和SVM的区别是什么？

首先，优化目标不同。LR的目标函数是logloss，SVM是最大化分类面间距。其次呢是对非线性问题的处理方式不同。LR主要靠特征构造，必须组合交叉特征，特征离散化。SVM也可以这样，还可以通过kernel。最后是处理的数据规模不同。LR一般用来处理大规模的学习问题。如十亿级别的样本，亿级别的特征。但是对计算机来说，归根结底还是优化目标， 也就是损失函数的不同造成两种模型的差异。 LR是logloss, SVM是hinge loss. 我一般将SVM的损失函数理解为最关键的点造成的损失。其他的区别并没有特别重要。

2023-05-23 13:38:442

机器学习中的逻辑回归到底是回归还是分类

分类。。。。只是很多时候，对于逻辑回归的某些应用场合，最终要的结果可能不是分类的结果，而是计算出的概率。这里可能会混淆认知。

2023-05-23 13:40:191

多因素逻辑回归的控制变量需要虚拟变量吗?

多因素逻辑回归的控制变量需要虚拟变量。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。设置回归方法，是将所有的变量一次纳入到方程。等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多因素逻辑回归的控制变量需要设置虚拟变量。

2023-05-23 13:40:261

python sklearn逻辑回归怎么调参

from sklearn import linear_model#线性回归clf = linear_model.LinearRegression()#训练clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表达式参数clf.coef_#测试improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)

2023-05-23 13:40:421

机器学习故事汇-逻辑回归算法

机器学习故事汇-逻辑回归算法今天我们要来讨论的一个分类算法-逻辑回归（你有没有搞错，这不还是回归吗，虽然名字带上了回归其实它是一个非常实用的分类算法）。，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！先来吹一吹逻辑回归的应用，基本上所有的机器学习分类问题都可以使用逻辑回归来求解，当前拿到一份数据想做一个分类任务的时候第一手准备一定要拿逻辑回归来尝试（虽然有很多复杂的模型比如神经网络，支持向量机的名气更大，但是逻辑回归却更接地气，用的最多的还是它）！在机器学习中无论是算法的推导还是实际的应用一直有这样的一种思想，如果一个问题能用简单的算法去解决那么绝对没必要去套用复杂的模型。在逻辑回归中最核心的概念就是Sigmoid函数了，首先我们先来观察一下它的自变量取值范围以及值域，自变量可以是任何实数（这没啥特别的！）但是我们观察值域的范围是[0,1]也就是任意的一个输入都会映射到[0,1]的区间上，我们来想一想这个区间有什么特别的含义吗？在我们做分类任务的时候一般我都都会认为一个数据来了它要么是0要么是1（只考虑二分类问题），我们其实可以更细致一点得出来它是0或者1的可能性有多大，由此我们就得出了一个输入属于某一个类别的概率值，这个[0,1]不就恰好是这个概率吗！在这里我们的预测函数还是跟线性回归没有多大差别，只不过我们将结果又输入到Sigmoid函数中，这样得到了数据属于类别的概率值。在推导过程中，我们假定分类是两个类别的（逻辑回归是经典的而分类器）。设定y（标签）要么取0要么取1，这样就可以把两个类别进行整合，得到一个更直观的表达。对于逻辑回归的求解，已然沿用我们上次跟大家讨论的梯度下降算法。给出似然函数，转换对数似然（跟线性回归一致），但是我们现在的优化目标却跟之前不太一样了，线性回归的时候我们要求解的是最小值（最小二乘法），但是现在我们想得到的却是使得该事件发生得最大值，为了沿用梯度下降来求解，可以做一个简单的转换添加一个负号以及一个常数很简单的两步就可以把原始问题依然转换成梯度下降可以求解的问题。此处求导过程看起来有些长，但也都是非常非常基本的运算了，感兴趣拿起一支笔来实际算算吧！最终就是参数更新了，迭代更新是机器学习的常规套路了。但是我们来简单想一想另外的一个问题，现在我们说的逻辑回归是一个二分类算法，那如果我的实际问题是一个多分类该怎么办呢？这个时候就需要Softmax啦，引入了归一化机制，来将得分值映射成概率值。最后一句话总结一下吧，任何时候（没错就是这么狠）当我们一个实际任务来了，第一个算法就是逻辑回归啦，可以把它当成我们的基础模型，然后不断改进对比！

2023-05-23 13:40:491

逻辑回归和SVM的区别是什么？各适用于解决什么问题

神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。1．遗传算法在网络学习中的应用在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用(1)学习规则的优化用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。(2)网络权系数的优化用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。2．遗传算法在网络设计中的应用用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种：(1)直接编码法这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。(2)参数化编码法参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。(3)繁衍生长法这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。这种方法与自然界生物地生长进化相一致。3．遗传算法在网络分析中的应用遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。

2023-05-23 13:40:583

机器学习中，使用逻辑回归(python)做二分类时，recall，f1_score,support的含义是？

假设预测目标为0和1数据中1的个数为a，预测1的次数为b，预测1命中的次数为c准确率 precision = c / b召回率 recall = c / af1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)

2023-05-23 13:41:041

逻辑回归模型的校准性

曲线。逻辑回归是广义线性模型，逻辑回归具有较好的泛化性和可解释性。校准性是曲线，逻辑回归模型是一种分类模型，也是线性模型的一种。实质上是线性回归+sigmod函数组成。

2023-05-23 13:41:111

数据挖掘系列 什么是逻辑回归训练模型？

逻辑回归模型是统计分析模型的一种表述，主要理解就是寻找一个逻辑上存在的曲线、直线或者平面使得数据中的大部分点都落在这个平面或者线条上。在数据挖掘中逻辑回归模型指的就是采用mse损失函数的线性模型，主要是拟合曲线，贴近数据点。逻辑回归模型适用于寻找具有一定规律的连续数据，比如简单的线性方程y=ax+b等，或者其他的一些连续数据。简单理解就是产生的结果是范围性的数值的叫做逻辑回归，是提前指定的数值的就是分类。想要更系统的了解逻辑回归模型的概念，建议找本初级教材学习下。

2023-05-23 13:41:181

逻辑回归中的deviance是什么意思

逻辑回归：y=sigmoid(w"x)线性回归：y=w"x也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid(x)=1/(1+exp(-x))，其实就是对x进行归一化操作，使得sigmoid(x)位于0~1逻辑回归通常用于二分类模型，目标函数是二类交叉熵，y的值表示属于第1类的概率，用户可以自己设置一个分类阈值。线性回归用来拟合数据，目标函数是平法和误差

2023-05-23 13:41:262

多元逻辑回归的假设是什么

多元逻辑回归是一种统计分析方法，常用来预测一个二元或多元离散变量（称为输出变量）的取值，根据解释变量（称为输入变量）的取值。在多元逻辑回归中，假设满足如下条件：输出变量是一个离散变量，取值为 0 或 1。输入变量可以是连续变量或离散变量。输出变量与输入变量之间存在线性关系。对于同一组输入变量的不同取值，输出变量的概率是独立的。多元逻辑回归模型假设输出变量与输入变量之间存在线性关系，这意味着每个输入变量的权重是固定的，与其他输入变量无关。在进行多元逻辑回归分析时，需要对这些假设进行检验，确保它们在当前数据集中是成立的。

2023-05-23 13:42:121

逻辑回归目标变量可以是连续型的吗

1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。

2023-05-23 13:42:202

逻辑回归进入法和逐步法的区别

逻辑回归进入法和逐步法的区别是不同的方法类型。1、回归是一种数据分析方法。逐步回归只是回归过程采用的其中一种方法而已。2、多元线性回归可以和非线性回归相区分，也就是解释变量和被解释变量之间建立的回归方程。

2023-05-23 13:42:261

逻辑回归瓦尔德是什么

是瓦尔德的一项研究成果。瓦尔德是一位美籍数学家，在数学方面成绩显著，做出了相当不错的成就。他发展了统计决策理论，提出了一般的判决问题，引进了损失函数、风险函数、极大极小原则和最不利先验分布等重要概念。

2023-05-23 13:42:331

passion回归是逻辑回归吗

passion回归不是逻辑回归。因为逻辑回归是LogisticRegression。passion意思是激情；热情；酷爱；盛怒，passion回归指的是激情回归，所以说passion回归不是逻辑回归。

2023-05-23 13:42:392

如何优化逻辑回归

工作刚好积累些，希望有帮助。 第二步，变量准备。对模型效果提升非常非常重要！我指的是对变量的选择和形式的变换。动态地根据模型的反馈来构造变量，可以贯穿整个建模过程。某名人说过花80%的时间不为过。 第三步，除了chi-square test和IV值还有变量相关性。相关性太严重会违背独立假设，当然做预测的话违背可以原谅。但变量太多的时候共线性严重可能导致软件报错进行不下去（猜题主用的SAS）。此外business sense常常起决定性作用。比如客户关系管理中，如果模型显示年龄贡献度很低，一般还是会把它放进去。 第四步，检验的参数。 1) c统计量，ROC曲线以下的面积，也叫AUC（area under curve）。在应用较成熟的领域比如信用卡评分行业有稍微形成共识——大于或等于0.75——认为行为评分模型是可靠的。但针对marketing等其他领域的数据，这个阈值可以商榷。 2) Gini系数，可以同c统计量转化，G=2c-1。 3) 提升图（lift chart/gain table），其他名词累积提升图/洛仑兹曲线/收益曲线说的几乎同一种东西。通过和随机选择的效果比较模型好坏，随机就是不用模型。如果对目标数据已经建好了一小撮模型，可以画不同模型的提升效果来比较选最佳。 4) ks，响应变量0-1的曲线对比，二者之差画条线就是ks曲线。它的意义是模型把0和1区分开的能力。又比如marketing，前25%的人是预测的响应客户群，对这一群体进行精准营销既有效果又省成本。20～40参考一下就行。 最后，模型和参数实际意义还是要想想吧。很多人觉得logistic regression太简单，却连解释都不做，只一味看参数。看看出来的odds ratio和probability，既能给大众解释又不忘建模初衷。 感觉有图更清楚，几个不错的中文博客，其他资料不一而足

2023-05-23 13:42:481

为什么我用逻辑回归预测股票涨跌的效果非常好

机器学习量化交易策略的制定，是通过从海量历史数据中，利用计算机强大的处理能力，挖掘并分析出那些能够为投资者带来收益的各种大概率可行的投资方式来实现的。通过数学模型对这些策略进行分析并加以验证，以期望让投资者获得更高更稳定的收益，或更合理地规避风险。　　逻辑回归模型主要用来解决二分类问题，计算效率高，鲁棒性较优　　预测股票涨跌趋势本质上是一个二分类问题。逻辑回归作为处理二分类问题常见的分类方法，既能提供类概率估计又能提高预测精度。逻辑回归可以处理大量的数据，并且受到多重共线性的影响相对较小。它不仅能预测出类别，而且可以得到近似概率预测，这对许多需利用概率辅助决策的任务很有用。　　基于逻辑回归模型的择时策略具有高收益，高夏普比率，低回撤率等特点　　由于逻辑回归模型可以预测股票的涨跌趋势，并且具有较高预测精度，所以可以根据模型对股票涨跌趋势的判断进行交易，通过在沪深300 上的回测表明模型具有高收益，高夏普比率，低回撤率的优点。

2023-05-23 13:43:011

二元逻辑回归输入条件

因变量和自变量。二元逻辑回归在SPSS里可以通过对话框直接操作，回归输入的条件是因变量和自变量，可以一次点击分析，回归，二元logistic然后进行操作。二元逻辑回归主要用于因变量为分类变量（如是否等）的回归分析，自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。它可以从多个自变量中选出对因变量有影响的自变量，并可以给出预测公式用于预测。

2023-05-23 13:43:071

怎样运用spss进行逻辑回归分析

1、打开spss统计软件，然后单击“Analyze  -  Regression  -  Binary Logistic”。2、出现“逻辑回归”窗口。将“高血压”放入“依赖变量”框，并将其他变量（如“性别”和“体重指数”）放入“分隔符”框中。3、单击“分类”将分类变量的自变量放入右侧的“分类协变量”框中。在这种情况下，自变量“性别”，“饮食习惯，体育锻炼”是分类变量。在右侧的框中选择变量。 “参考类别”选择“最后”或“第一”，此处选择默认的“最后”。点击“继续”。4、单击“保存”，选中“概率”，“组成员”，然后“继续”。5、点击“选项”，勾选“Hosmer-Lymeshaw Fitting Goodness”和“95％Confidence Interval”，然后点击“Continue”。6、方法“选择”输入“最后”确定“。

2023-05-23 13:43:371

如何利用spss做逻辑回归模型呢？

1、打开spss统计软件，然后单击“Analyze  -  Regression  -  Binary Logistic”。2、出现“逻辑回归”窗口。将“高血压”放入“依赖变量”框，并将其他变量（如“性别”和“体重指数”）放入“分隔符”框中。3、单击“分类”将分类变量的自变量放入右侧的“分类协变量”框中。在这种情况下，自变量“性别”，“饮食习惯，体育锻炼”是分类变量。在右侧的框中选择变量。 “参考类别”选择“最后”或“第一”，此处选择默认的“最后”。点击“继续”。4、单击“保存”，选中“概率”，“组成员”，然后“继续”。5、点击“选项”，勾选“Hosmer-Lymeshaw Fitting Goodness”和“95％Confidence Interval”，然后点击“Continue”。6、方法“选择”输入“最后”确定“。

2023-05-23 13:44:221

逻辑回归为什么引入sigmoid函数

逻辑回归：y=sigmoid(w"x)线性回归：y=w"x也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid(x)=1/(1+exp(-x))，其实就是对x进行归一化操作，使得sigmoid(x)位于0~1逻辑回归通常用于二分类模型，目标函数是二类交叉熵，y的值表示属于第1类的概率，用户可以自己设置一个分类阈值。线性回归用来拟合数据，目标函数是平法和误差

2023-05-23 13:45:091

为什么逻辑回归比线性回归要好

线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的；比如要分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这个时候就用线性回归来做；如果将体重分类，分成了高、中、低这三种体重类型作为因变量，则采用logistic回归。延展回答：逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。

2023-05-23 13:45:161

机器学习 吴恩达 为什么线性回归和逻辑回归的梯度下降算法一样

这个是通过求导求出来的，只是两个目标函数的导数一样罢了

2023-05-23 13:45:252

用spss做逻辑回归，模型怎么写

logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我

2023-05-23 13:45:331

逻辑回归（logistic regression）是线性分类器吗？

是。常见的线性分类器有：LR,贝叶斯分类，单层感知机、线性回归。常见的非线性分类器：决策树、RF、GBDT、多层感知机。

2023-05-23 13:45:421

机器学习！多标签回归（这几个标签本身是相关的）每一个标签训练一个回归器还是多个标签建立一个回归器？

逻辑回归：y=sigmoid(w"x) 线性回归：y=w"x 也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid(x)=1/(1+exp(-x))，其实就是对x进行归一化操作，使得sigmoid(x)位于0~1 逻辑回归通常用于二分类模型，目标函数是二类交叉熵，y的值表示属于第1类的概率，用户可以自己设置一个分类阈值。线性回归用来拟合数据，目标函数是平法和误差

2023-05-23 13:45:511

spss逻辑回归中分类变量只显示一个

网络的问题。1、首先打开电脑检查网络。2、其次打开spss进行测试网络连接是否异常，并进入逻辑回归的页面。3、最后点击刷新重新进入即可解决。

2023-05-23 13:45:581

求助：三分类有序变量做逻辑回归，用什么模型比较好

一种方法是：建立多分类的logistic回归模型，即不考虑有序无序，大数据量的时候建议采用此方法，结果为，选取某个类别为参照类别，不同分类的情况，建立不同的线性回归方程。 另一种方法是：建立有序的logistic回归模型，不同的分类采用同一个线性回归方程，只是其界限值 (常数项)有所不同。

2023-05-23 13:46:181

逻辑回归需要检查自相关性和异方差性吗

需要。多元回归存在多重共线性，自相关性和异方差性线性回归对异常值非常敏感。它会严重影响回归线，最终影响预测值多重共线性会增加系数估计值的方差。

2023-05-23 13:46:241

分类数据和连续数据在逻辑回归中如何设值

. 逻辑回归是分类问题,用于实现二分类问题2. 实现方式:利用线性模型计算,在逻辑函数作用下产生分类3. 多分类实现:

2023-05-23 13:46:324

机器学习中的逻辑回归到底是回归还是分类

分类。。。。只是很多时候，对于逻辑回归的某些应用场合，最终要的结果可能不是分类的结果，而是计算出的概率。这里可能会混淆认知。

2023-05-23 13:46:411