逻辑回归

软件有问题

什么B玩意？啊，，我的眼睛

不是类别变量。根据查询相关资料信息这是一道选择题，A正确、B错误，正确答案是B错误。

R要会看帮助。相对matlab和spss之类 因为太少人用 所以教材少 但英文方面的资料多点 你的问题参看链接

辑回归是回归模型，其中响应变量(因变量)具有明确的值，如：True/False或0/1。 它实际测量二元响应作为响应变量，是基于与预测变量有关它的数学方程的值的概率。逻辑回归一般的数学公式是：y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+...))以下是所使用的参数的说明：y 是响应变量。x 是预测变量。a 和 b 是数字常量系数。用于创建回归模型的功能是 glm()函数。语法glm()函数在逻辑回归的基本语法是：glm(formula,data,family)以下是所使用的参数的说明：formula 是呈现所述变量之间的关系的标志。data 在数据集给出这些变量的值.family 为R对象以指定模型的细节。它的值是二项分布

1、首先在R语言中，定义一个变量m，并使用函数c（）进行对变量m赋值，使用的是“->”，如下图所示。2、可以不使用函数，直接使用“->”进行赋值，如下图所示。3、也可以倒过来赋值，将变量放在函数后面，还是使用“->”赋值，如下图所示。4、然后使用assign对变量进行赋值，前面参数是被赋值的变量，后面是需要的对象，如下图所示。5、最后定义一个变量w，使用函数c()进行赋值；定义一个变量c，取w变量的倒数，如下图所示就完成了。

调节效应一般都是线性回归

主要是观察所选变量与模型整体的拟合优度！不断调整和删除变量，找到最佳的拟合有度

　　变量的调整方法：　　第一步：自变量的变化能显著地解释因变量的变化（即回归系数显著不等于零）；　　第二步：自变量的变化能显著地解释中介变量的变化（即回归系数显著不等于零）；　　第三步：当控制中介变量后，自变量对因变量的影响（回归系数）应等于零或者显著降低（回归系数远小于第一步的系数）。　　注：多元逻辑回归（Logistic）被引入财务风险预测研究之后，财务危机预测即简化为已知一公司具有某些财务特征，而计算其在一段时间内陷入财务危机的概率问题。

线性回归，是统计学领域的方法，用的时候需要关注假设条件是否满足、模型拟合是否达标，参数是否显著，自变量之间是否存在多重共线性等等问题因为统计学是一个过程导向的，需要每一步都要满足相应的数学逻辑。下面讲讲我对线性回归的体会（只讲体会，原理的内容就不多说了，因为不难，而且网上相应资料很多！～）：1、linear regression 是最原始的回归，用来做数值类型的回归（有点绕，是为了区别“分类”），比如你可以利用它构建模型，输入你现在的体重、每天卡路里的摄入量、每天运动量等，预测你一个月的体重会是多少，从模型的summary中，查看模型对数据解释了多少，哪些自变量在影响你体重变化中更重要（事先对变量做了standardize），还可以看出在其它自变量不变的适合，其中一个自变量每变化1%，你的体重会变化多少（事先对自变量没做standardize）。 当问题是线性，或者偏向线性，假设条件又都满足（很难），又做好了数据预处理（工作量可能很大）时，线性回归算法的表现是挺不错的，而且在对模型很容易解释！但是，当问题不是线性问题时，普通线性回归算法就表现不太好了。2、曲线回归，我更喜欢称之为“多项式回归”，是为了让弥补普通线性回归不擅长处理非线性问题而设计的，它给自变量加上一些适合当前问题的非线性特征（比如指数等等），让模型可以更好地拟合当前非线性问题。虽然有一些方法来帮助判断如何选择非线性特征，可以保证模型更优秀。但动手实践过的人，都知道，那有点纸上谈兵了，效果不好，而且有些非线性很难简单地表示出来！！3、logistic regression，我感觉它应该属于机器学习领域的方法了（当你不去纠结那些繁琐的假设条件时），它主要是用来分析当因变量是分类变量的情况，且由于本身带有一丝的非线性特征，所以在处理非线性问题时，模型表现的也挺好（要用好它，需要做好数据预处理工作，把数据打磨得十分“漂亮”）。十分喜欢用它来做数据挖掘，原因是算法本身表现良好，而且对模型的输出结果容易解释（领导们都听得懂），不像其它高端的机器学习算法，比如Multiboost、SVM等，虽然很善于处理非线性问题，对数据质量的要求也相对较低，但它们总是在黑盒子里工作，外行人根本看不懂它是怎么运行的，它的输出结果应该怎么解释！（好吧，其实内行人也很难看懂！- - ）

分类协变量可以通过设置虚拟变量引入回归，有关虚拟变量的设置，你可以参考有关的计量经济学书籍，很简单，如果你的分类变量有三个分类，那么你要设置两个虚拟变量表示教育这个分类变量。例如：教育分为三类（初中，高中，大学），你可以如此设置虚拟变量：D1=（1-高中，0-其它）；D2=(1-大学，0-其它）。然后将D1、D2引入回归模型即可。

logistic回归只对线性可分问题表现良好，对非线性可分问题表现不好，可以尝试其他方法

无序逻辑回归方程的写法。mplus7。1、对于多分类的无序称名变量（multinominalvariable)，比如工作职业等等，mplus默认才用稳健极大似然估计的方法对多分类无序进行分析。TITLE：thisisanexampleofamultinomial。logisticregressionforanunordered。categorical(nominal)dependentvariable。withtwocovariates。DATA：FILEISex3.6.dat。VARIABLE：NAMESAREu1-u6x1-x4。USEVARIABLESAREu1x1x3。NOMINALISu1。这是最重要的MODEL：u1ONx1x3。2、看运行结果。3、那么我们可以看到结果中同样包括两个取值（三个分类）的估计值，同时还有两个取值的截距以及OR值。

直接用logistic回归分析即可这些自变量是连续变量

我经常做COD的标准曲线，用Excel的图表功能就可以了，很简单的啦

二元逻辑回归把异常值剔除，保留回归效果很好的点就可以缩小置信区间的范围。根据查询相关信息显示：置信区间宽只说明标准误大一些或者说是因为回归方程不是非常显著引起的（即各个散点与回归线比较分散），想缩小置信区间的办法只能是把异常值剔除，保留回归效果很好的点即可。

首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。不过，SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。 其次，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的扩展

1、首先打开数据，依次点击：analyseregressionbinarylogistic，打开二分回归对话框。2、其次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、最后设置回归方法，这里选择回归即可。

用nlinfit（）函数来拟合，其拟合函数为R2=a1/(1+exp(-a2)-a3*R1))拟合结果为20℃时,R2=0.43754/(1+exp(-2.5824-12.3049*R1)30℃时,R2=0.54856/(1+exp(-2.8618-9.6528*R1)拟合曲线

就是一致性的比例，预测的准确性

我们求最大似然函数参数的立足点是步骤C，即求出每个参数方向上的偏导数，并让偏导数为0，最后求解此方程组。由于中参数数量的不确定，考虑到可能参数数量很大，此时直接求解方程组的解变的很困难。于是，我们用随机梯度上升法，求解方程组的值。

能。两个自变量可以做logit回归数据，直接用二元Logistic回归模型或二元probit回归模型均可。自变量一词来自数学。也叫实验刺激。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。

结果不同是正常的。单因素和多因素分析的时候，结果不一样很正常，不同因素之间都有互相干扰的

高相关性表示特征之间存在多重线性关系，也就是一个特征可以用其他特征线性表示。

两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vect。

刚看了一篇外文文献，其中提到了几个变量之间的相关性分析。作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09，但显著性水平大于0.05即不显著。随后继续作回归性分析(未阐明是否是多元线性)结论是BETA值0.35，显著性水平小于0.05。因此有个疑问，既然相关性分析得出的结论是两已经不显著相关了，为何还要继续回归分析，回归分析不是得出具体的何种相关关系系数的吗?求正解。一种解释是:1、相关与回归在只有两个变量的情况下其实说的差不多是一回事。2、多变量情况下，可以用回归做预测，考虑调节变量，共线性问题，和多元回归一些其他功能，所以，继续做回归，还是两个变量，真的没必要，如果多变量情况下，还是可以考虑的。

logistic回归 主要是看因变量的分类如果因变量是二分类的 就用二元logistic回归如果因变量是多个分类的，就用多元有序或者无序的logistic回归所以你首先看你的因变量发病次数 是否算是分类变量或者是有几个分类，如果发病次数仅有很小的几个分类，用logistic回归没什么问题，如果发病次数有很多分类，可以尝试将其作为连续性变量 进行普通回归

logit模型以极大似然法估计出参数及其标准差，这两个估计量之比并不服从t分布。1.logit模型以极大似然法估计出参数及其标准差，这两个估计量之比并不服从t分布。并且clogit与nlogit给出的也是z统计量。 2.Cambridge University Press-Microeconometrics Methods and Applications(2006) 书上的介绍用什么检验统计量，需要推导公式的。ols的线性回归的系数是t。计量书上有专门的对到t统计量的构筑过程。而ML估计后的参数的检验的统计量一般是wald统计量。

实际上完成逻辑回归是相当简单的，首先指定要预测变量的列，接着指定模型用于做预测的列，剩下的就由算法包去完成了。本例中要预测的是admin列，使用到gre、gpa和虚拟变量prestige_2、prestige_3、prestige_4。prestige_1作为基准，所以排除掉，以防止多元共线性(multicollinearity)和引入分类变量的所有虚拟变量值所导致的陷阱(dummy variable trap)。程序缩进如图所示

两害相权取其轻。

正无穷。二元逻辑回归b值是指回归系数和截距（常数项），可以是负数（负相关时回归系数出现负值），OR是指定义比数比，其取值范围是0至正无穷，所以二元逻辑回归b为0说明正无穷。二元逻辑,又称二值逻辑或布尔逻辑,是一套处理命题必须是真或假的规则,主要应用于计算机程序设计和数学,虽然也有一些娱乐游戏和谜题是基于更形式化的逻辑。

多元逻辑回归模型的应用误区体现在：当变量之间的相关程度提高时，系数估计的标准误将会急剧增加；同时，系数对样本和模型设置都非常敏感，模型设置的微小变化，系数对样本和模型设置都非常敏感，模型设置的微小变化、在样本总体中加入或删除案例等变动，都会导致系数估计的较大变化。由于财务比率均由具有相互钩稽关系的财务报表计算得出，同类指标之间的相关程度是非常大的，不加处理地让这些高度相关的变量直接进入模型必然会导致严重的多重共线性干扰。令人遗憾的是，国内外大多数相关研究都没有意识到这一问题，由此得出的判别模型，其稳定性和准确性显然不容乐观。

SPSS默认显示至小数点后3位，因此当数字小于1/1000时就只能显示0.000了。所以这种情况并不代表这个数字为0，而是表示它小于1/1000。要想显示完整数字，可以采取以下两个方法中的任意一个：方法1：双击表格，然后双击显示0.000的格子，你应该可以看到完整数字。如果由于格子的宽度不够而仍然看不到完整数字，你可以点击右键后选择复制，粘贴至WORD等软件中都可以看到完整数字。方法2：双击表格，右键点击显示0.000的格子，选择cell properties（格子属性），在decimals（小数点）项上增加小数点位数至你所需要的位数。注意，如果你增加的小数点位数较多，而格子又不够宽，此时就会显示×××××。你只需要重新双击表格，然后双击显示×××××的格子，然后拖动格子的边框加宽格子的宽度就可以了。

1、单变量分析：单变量分析是对每个自变量分别进行回归分析，得到相关系数、估计值以及置信区间等信息，然后根据相关系数的大小对变量进行排序。2、逐步回归分析：逐步回归分析是一个反复迭代的过程，在每一步中加入或删除一个自变量，然后评估模型的改进情况，并根据模型的性能和复杂程度来选择最终的模型。3、Lasso回归：Lasso回归是一种正则化方法，它可以将某些自变量的系数缩小到零，从而实现特征选择。在Lasso回归中，可以根据自变量的系数大小来排序变量。

逻辑回归预测用户评分需要的数据是自变量、因变量、训练数据集、测试数据集、特征工程。1、自变量：自变量通常是能够影响用户评分的因素，如用户的性别、年龄、消费习惯、浏览时间等等。2、因变量：因变量是要预测的用户评分。3、训练数据集：训练数据集是指已经知道自变量和因变量的数据集，用于训练回归模型。4、测试数据集：测试数据集是指用于测试回归模型的数据集，可以用来评估模型的预测能力。5、特征工程：特征工程是指对数据进行处理和提取，从而提高模型的预测能力。在预测用户评分的过程中，可以考虑对数据进行特征选择、特征提取、特征缩放等操作，以提高模型的准确性和可靠性。

　　区别如下：　　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。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。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。　　朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。　　解决这个问题的方法一般是建立一个属性模型，对于不相互独立的属性，把他们单独处理。例如中文文本分类识别的时候，我们可以建立一个字典来处理一些词组。如果发现特定的问题中存在特殊的模式属性，那么就单独处理。

说明两个变量之间存在正相关关系 模型显著是综合而言的，系数显著性是其中的个体，个体并不能代表整体，整体是个体综合的结果。但一般而言。模型显著。说明模型是合理的。其中系数不显著的变量则不具有进行分析的意义。回归系数的含义是：在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。

1.数据上看是可以认为最初设定的假设满意2.但是还要考虑因素之间的相互影响，例如，假设拟合满意的因素对其他因素的影响利弊3.建议对X2和5.99对比，看是否满意4.看卡方贡献量做继续推论以上，其实这些自己做实验研究一下最好，这里只能问到一知半解的

建议精简模型，即剔除一些极其不显著的变量再看结果。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。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。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。

1、分类资料是指所得数据是分类的，不完全连续的；可分为有序分类和无序分类，有序分类如疾病的预后（未改善、改善和痊愈），无序分类如研究对象的职业（工人、农民、知识分子等）。2、反应变量就是我们常说的因变量，顾名思义就是因别人的变化而变化的量，比如研究某病预后的影响因素，这里的预后就是因变量。3、自变量（影响因子），通俗地说就是不因别人变化而自己变化的量，比如上例中某病预后的影响因素就是自变量，如病人的年龄，疾病分期分型，处理方式等等。下面我们针对逻辑回归的常见问题作一讨论。1、为什么会有非条件和条件逻辑回归？按照研究设计的不同，可将逻辑回归分为成组资料的非条件逻辑回归和配对资料的条件逻辑回归两类。成组资料是指组与组之间是相互独立的，没有针对每一个病例去寻找他特定的对照，它是相对于配对资料而言的。配对资料是指研究设计之初，根据潜在的影响因素如性别、年龄等将病例与对照配成对子，可以是一个病例配一个对照，也可以是一个病例配n个对照。对于成组资料，采用的是非条件逻辑回归；对与配对资料，采用的是条件逻辑回归，两者之间有着明显的区别。按照因变量分类数的多少，可将非条件逻辑回归分为二分类逻辑回归和多分类逻辑回归两类，二分类是指因变量只有两个分类（如是否发生出血），多分类是指因变量有三个及以上分类（如按照出血量的不同，分为轻度、中度和重度出血）。在实际工作中我们最为常用的还是“二分类非条件逻辑回归”，即因变量是两个分类的，研究设计不是病例与对照配对设计的，而是常规的成组设计。2、逻辑回归需要多大的样本量？在实际工作中，经常遇到仅有20-30个病人的资料去做逻辑回归的，这样回归结果可能存在样本量不足的问题。那么在逻辑回归的计算中到底需要多少样本量呢？对于逻辑回归样本量的确定，有一些计算公式和工具表可供参考。一般认为非条件逻辑回归样本容量应为自变量个数的5-10倍，即如果你纳入5个自变量那么样本的总例数应该大于25-50人。较为严格的要求是，在因变量的各个水平中，例数最少的水平的样本数也应该是自变量个数的5-10倍。比如有200个研究对象，其中患病40个，未患病160个，想研究患病的影响因素，那么逻辑回归可纳入的自变量个数为40/10=4个。也有教材指出，经验上非条件逻辑回归中各组的人数应该至少有30-50例（摘自《医学统计学》第三版p293，人民卫生出版社，主编孙振球）。对于条件逻辑回归而言，配对组数不应<50组，且总体的样本量应该大于纳入方程的自变量个数的20倍以上。逻辑回归的所有统计推断都是建立在大样本基础之上的，因此要求有足够的样本量来支持其回归结果的可信度。3、如何判断逻辑回归模型拟合的好坏？通常我们在分析自己的数据时，会遇到不同的分析方法会跑出不同的逻辑回归结果，那么哪个结果更好呢？或者是在多大的程度上，我们能够说明自己在逻辑回归中寻找出的影响因素是对的呢？这就需要我们对逻辑回归模型拟合的效果进行一定的判断。常见的逻辑回归模型效果判断指标有对数似然值、伪决定系数、模型预测的正确率和ROC曲线。具体如下：（1）对数似然值，逻辑回归是通过极大似然法求解的，极大似然取值在0-1之间，可利用-2倍的对数似然值来表示模型的拟合好坏，其值越小越接近于0，说明模型拟合效果越好；（2）伪决定系数，跟线性回归一样，逻辑回归也存在决定系数，称为伪决定系数。它是由似然函数计算而来的，它的值越接近于1说明回归拟合的越好。在SPSS的结果中存在两种伪决定系数，分别是1989年Cox和Snell提出的伪决定系数（取值范围为0≤R2<1）和1991年Nagelkerke提出的最大调整决定系数（取值范围为0≤R2≤1），两者选一即可。（3）模型预测的正确率，显然对因变量结局预测的准确程度也可以反应模型的效果。SPSS在Logistic回归过程中会给出模型预测的列联表，这也是模型拟合好坏的判断依据之一。同时在SPSS中用户还可以自定义模型预测的概率标准（默认是0.5）。（4）ROC曲线，在获得每一个研究对象的预测概率之后，我们可以通过制作ROC曲线来判断一下，取不同的预测概率值时，预测的准确率会有何种变化。4、用SPSS做逻辑回归分析的注意事项（1）自变量和因变量的变量名最好都是英文的。在做逻辑回归时，如果自变量或因变量的变量名中含有中文字符或括号可能会导致逻辑回归结果非常迥异，而且错误的莫名其妙，且不同版本的SPSS出错的形式还不尽相同。建议在所有的统计分析中，变量名均需要修改为英文格式。（2）当自变量中有多分类名义变量时，应该将其设为哑变量进行处理。（3） 如果某连续性自变量可以将因变量的两组完全分开时（如某自变量在病例组中的的最小值大于该自变量在对照组中的最大值时），该自变量不应该被纳入回归方程。（4）如果某分类自变量在因变量的某一组中取值完全一致时（如在病例组中某自变量取值均为1，而在对照组中自变量的取值有0也有1），该自变量不应该被纳入回归方程，否则该自变量的p值特别大，且不会被剔出方程，OR值接近0或无穷大。

是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y > 0最后的分类是1，y < 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：357572dfd95e096f6b1db8d0418b7666.png它的函数图像如下：3c9f8ea71dade02bee91d6837a9ab772.png可以看到，sigmoid函数在x=0处取值0.5，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) > 0.5 表示类别1，否则表示类别0.到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到00f6409abfa62fff48ef6345454c1307.png也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。损失函数下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：4e1d139e638f22b1f7c3c34ec7ac1750.png我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) > 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。b493206f3f6ac1d18987cc2136d43e74.png我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令bd1691f5ed6d3b14ad6678ea7ab4a73e.png这样就得到了它的损失函数：18ae4824989eb45abea1a568bb8afc0b.png如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。硬核推导损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。ade04cadcb25c9674f76ec1fa217eb85.png为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。77509348117bf958bd84c57fbbe2c048.png因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：7cc17ea96bd209a6a71e30a89827553e.png接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：363b945b9b4cc57919d3d503c45c0ff6.png代码实战梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。2d25f5bfaa9ec45a3089c4f12c201ccf.png这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。2bf9363d9bb6a71a0e0e33a1234d5c7b.png这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。097c155cf08a23efc7d2e3d69b4704e2.png最后得到的结果如下：9db92f8f8681c247a6cba139152c5ca2.png随机梯度下降版本可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。cfd38e0b28894b1016968075e6a1bc3b.png我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：6a1a9d6962bf1b801f0a8801883dec05.png当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。相关资源：【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...文章知识点与官方知识档案匹配算法技能树首页概览33030 人正在系统学习中打开CSDN，阅读体验更佳VGG论文笔记及代码_麻花地的博客_vgg论文VGG论文笔记及代码 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学视觉组(VGG)官方网站:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/ Abstract 在这项工作中,我们研究了在大规模图像识别环境中卷积网络深度对其......MNIST研究》论文和Python代码_通信与逆向那些事的博客_机器...1、逻辑回归算法 逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非回归方法,在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器(MaxEnt)、对数线性分类器等。 使用sklearn.linear_model中的LogisticRegression方法来训练...两个重要极限的推导两个重要极限 （1） lim⁡θ→0sin⁡θθ=1 （θ为弧度） underset{ heta ightarrow 0}{lim}frac{sin heta}{ heta}=1 ext{（} heta ext{为弧度）} θ→0lim​θsinθ​=1 （θ为弧度） （2） lim⁡x→∞(1+1x)x=e underset{x ightarrow infty}{lim}left( 1+frac{1}{x} i继续访问两个重要极限及其推导过程一、 证明：由上图可知， 即 二、 证明：首先证明此极限存在 构造数列 而对于n+1 ...继续访问...是多项式回归】Jeff Dean等论文发现逻辑回归和深度学习一样好_qq...其中,基线 aEWS(augmented Early Warning Score)是一个有 28 个因子的逻辑回归模型,在论文作者对预测患者死亡率的传统方法 EWS 进行的扩展。而 Full feature simple baseline 则是 Uri Shalit 说的标准化逻辑回归。 注意到基线模型(红...数学模型——Logistic回归模型(含Matlab代码)_苏三有春的博客...Logistic回归模型是一种非常常见的统计回归模型,在处理大量数据,揭示各自变量如何作用于因变量(描述X与Y之间的关系)时有着十分重要的作用。笔者在写Logit回归模型前参加了一次市场调研比赛,在这次比赛中学到了很多东西,同时发现,许多优秀获...《神经网络设计》第二章中传递函数import math #硬极限函数 def hardlim(data): if data < 0: a = 0 else: a = 1 print("fun:hardlim,result:%f"%a) #对称硬极限函数 def hardlims(data): if data < 0: a = -1 e继续访问两个重要极限定理推导两个重要极限定理： lim⁡x→0sin⁡xx=1(1) lim_{x ightarrow 0} frac{sin x}{x} = 1 ag{1} x→0lim​xsinx​=1(1) 和 lim⁡x→∞(1+1x)x=e(2) lim_{x ightarrow infty} (1 + frac{1}{x})^x = e ag{2} x→∞lim​(1+x1​)x=e(2) 引理(夹逼定理) 定义一： 如果数列 {Xn}lbrace X_n brace{Xn​}，{Yn}继续访问【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码数据).docx资源推荐 资源评论 鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)参数python 5星 · 资源好评率100% 1.python程序 2.有数据集,可直接运行 matlab批量读取excel表格数据...机器学习--逻辑回归_科技论文精讲的博客机器学习-逻辑回归分析(Python) 02-24 回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为连续变量的问题;分类问题:输出变量为有限个离散变量的问题。因此分类及回归分别为研究这两类问题...常见函数极限lim⁡x→0sin⁡x=1lim_{x o 0}frac{sin}{x}=1x→0lim​xsin​=1 lim⁡x→∞(1+1x)x=elim_{x o infty}(1+frac{1}{x})^x=ex→∞lim​(1+x1​)x=e lim⁡α→0(1+α)1α=elim_{alpha o 0}(1+alpha)^frac{1}{alpha}=eα→0lim​(...继续访问逻辑回归原理及代码实现公式自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid函数中这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务预测函数其中，分类任务整合解释对于二分类任务（0，1），整合后y取0只保留，y取1只保留似然函数对数似然此时应用梯度上升求最大值，引入转换为梯度下降任务求导过程参数更新多分类的softmax。............继续访问python手写数字识别论文_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问...本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,...逻辑回归问题整理_暮雨林钟的博客逻辑回归问题整理 之前只是简单的接触过逻辑回归,今天针对于最近看论文的疑惑做一个整理; 逻辑回归与极大似然的关系: 逻辑回归的提出主要是在线性问题下为分类问题而提出的; 简单来说,针对于一个二分类问题,我们需要将线性函数映射为一...机器学习算法-逻辑回归（一）：基于逻辑回归的分类预测（代码附详细注释）1 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。 逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 1.2继续访问逻辑回归：原理+代码（作者：陈玓玏） 逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。 一、线性回归 假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，...继续访问浅谈逻辑回归_jzhx107的博客LMSE回归的回归平面受左上角两个绿色样本的影响而向上倾斜。 支持向量机的分离平面只由两个支持向量决定。 另外我们看到,在本例中逻辑回归和支持向量机得到的分离平面很接近,但是支持向量机的推导和训练过程要比逻辑回归复杂很多。所以加州...论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf_多分类逻辑回归...论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf,为解决在大数据环境下,用于训练多分类逻辑回归模型的数据集可能会超过执行计算的客户端内存的问题,提出了块批量梯度下降算法,用于计算回归模型的系数。将训练数据集存入HBase后,通过设置表...【机器学习】 逻辑回归原理及代码大家好，我是机器侠~1 Linear Regression（线性回归）在了解逻辑回归之前，我们先简单介绍一下Linear Regression（线性回归）。线性回归是利用连续性的变量来预估实际数值（比如房价），通过找出自变量与因变量之间的线性关系，确定一条最佳直线，称之为回归线。并且，我们将这个回归关系表示为2 Logistic Regression（...继续访问最新发布 【大道至简】机器学习算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解(附代码)---非常通俗易懂！逻辑回归详细推导，附github代码继续访问第二重要极限公式推导过程_机器学习——一文详解逻辑回归「附详细推导和代码」...在之前的文章当中，我们推导了线性回归的公式，线性回归本质是线性函数，模型的原理不难，核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习，我们基本上了解了机器学习模型学习的过程，这是机器学习的精髓，要比单个模型的原理重要得多。新关注和有所遗忘的同学可以点击下方的链接回顾一下之前的线性回归和梯度下降的内容。讲透机器学习中的梯度下降机器学习基础——线性回归公式推导(附代码和演示图)回归与分类在机器学习...继续访问机器学习之逻辑回归，代码实现（附带sklearn代码，小白版）用小白的角度解释逻辑回归，并且附带代码实现继续访问热门推荐 两个重要极限及相关推导极限两个重要极限： ①limx→0sinxx=1lim_{x o 0}frac{sin x}{x} = 1 ②limx→∞(1+1x)x=elim_{x o infty}(1 + frac{1}{x})^x = e 关于重要极限①的推导极限可以参考： 无穷小的等价代换 由重要极限②可以推导出： limx→∞(1+1x)x⇒limx→0(1+x)1x=elim_{x 继续访问（一）机器学习——逻辑回归（附完整代码和数据集）什么是逻辑回归？ 首先逻辑回归是一种分类算法。逻辑回归算法和预测类算法中的线性回归算法有一定的类似性。简单来讲，逻辑回归，就是通过回归的方法来进行分类，而不是进行预测，比如预测房价等。 逻辑回归解决的问题 先看下面的图，已知平面上分布的红点和蓝点，逻辑回归算法就是解决怎么根据一系列点，计算出一条直线（或者是平面）将平面上的点分成两类，一般的解决方法就是建立一个数学模型，然后通过迭代优化得到一个最优...继续访问机器学习：逻辑回归及其代码实现一、逻辑回归（logistic regression）介绍 逻辑回归，又称为对数几率回归，虽然它名字里面有回归二字，但是它并不像线性回归一样用来预测数值型数据，相反，它一般用来解决分类任务，特别是二分类任务。 本质上，它是一个percetron再加上一个sigmoid激活函数，如下所示： 然后逻辑回归采用的损失函数是交叉熵： ...继续访问逻辑回归，原理及代码实现Ⅰ.逻辑回归概述： 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，它属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。因此在实际开发中，一般针对该类任务首先都会构建一个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进。 由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点继续访问逻辑(logistic)回归算法原理及两种代码实现①简单介绍了逻辑回归的原理 ②介绍了两种代码实现方法继续访问由两个重要极限推导常见等价无穷小以及常见导数公式两个重要极限 第一个重要极限 lim⁡x→0xsinx=1 lim_{x ightarrow0}frac{x}{sinx}=1x→0lim​sinxx​=1 第二个重要极限 lim⁡x→+∞(1+1x)x=e lim_{x ightarrow+infty}(1+frac{1}{x})^x=ex→+∞lim​(1+x1​)x=e 等价无穷小 1. ln(1+x)~x lim⁡x→0ln(1+x)x=lim⁡x→0ln(1+x)1x=ln(lim⁡x→+∞(1+1x)x)=lne=1 lim_{继续访问机器学习——逻辑回归算法代码实现机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1.数据说明2.逻辑回归代码 前言 最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！同时也准备建一个群，大家可以进行交流，微信：ffengjixuchui 一、逻辑回归是什么？ 逻辑回归概念篇可看博主之前的文章，传送门 二、代码实现 1.数据说明 你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。

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

以下为python代码，由于训练数据比较少，这边使用了批处理梯度下降法，没有使用增量梯度下降法。##author:lijiayan##data:2016/10/27##name:logReg.pyfrom numpy import *import matplotlib.pyplot as pltdef loadData(filename):data = loadtxt(filename)m,n = data.shape    print "the number of  examples:",m    print "the number of features:",n-1    x = data[:,0:n-1]y = data[:,n-1:n]    return x,y#the sigmoid functiondef sigmoid(z):    return 1.0 / (1 + exp(-z))#the cost functiondef costfunction(y,h):y = array(y)h = array(h)J = sum(y*log(h))+sum((1-y)*log(1-h))    return J# the batch gradient descent algrithmdef gradescent(x,y):m,n = shape(x)     #m: number of training example; n: number of features    x = c_[ones(m),x]     #add x0    x = mat(x)      # to matrix    y = mat(y)a = 0.0000025       # learning rate    maxcycle = 4000    theta = zeros((n+1,1))  #initial theta    J = []    for i in range(maxcycle):h = sigmoid(x*theta)theta = theta + a * (x.T)*(y-h)cost = costfunction(y,h)J.append(cost)plt.plot(J)plt.show()    return theta,cost#the stochastic gradient descent (m should be large,if you want the result is good)def stocGraddescent(x,y):m,n = shape(x)     #m: number of training example; n: number of features    x = c_[ones(m),x]     #add x0    x = mat(x)      # to matrix    y = mat(y)a = 0.01       # learning rate    theta = ones((n+1,1))    #initial theta    J = []    for i in range(m):h = sigmoid(x[i]*theta)theta = theta + a * x[i].transpose()*(y[i]-h)cost = costfunction(y,h)J.append(cost)plt.plot(J)plt.show()    return theta,cost#plot the decision boundarydef plotbestfit(x,y,theta):plt.plot(x[:,0:1][where(y==1)],x[:,1:2][where(y==1)],"ro")plt.plot(x[:,0:1][where(y!=1)],x[:,1:2][where(y!=1)],"bx")x1= arange(-4,4,0.1)x2 =(-float(theta[0])-float(theta[1])*x1) /float(theta[2])plt.plot(x1,x2)plt.xlabel("x1")plt.ylabel(("x2"))plt.show()def classifyVector(inX,theta):prob = sigmoid((inX*theta).sum(1))    return where(prob >= 0.5, 1, 0)def accuracy(x, y, theta):m = shape(y)[0]x = c_[ones(m),x]y_p = classifyVector(x,theta)accuracy = sum(y_p==y)/float(m)    return accuracy调用上面代码：from logReg import *x,y = loadData("horseColicTraining.txt")theta,cost = gradescent(x,y)print "J:",costac_train = accuracy(x, y, theta)print "accuracy of the training examples:", ac_trainx_test,y_test = loadData("horseColicTest.txt")ac_test = accuracy(x_test, y_test, theta)print "accuracy of the test examples:", ac_test学习速率=0.0000025，迭代次数=4000时的结果：似然函数走势（J = sum(y*log(h))+sum((1-y)*log(1-h))），似然函数是求最大值，一般是要稳定了才算最好。下图为计算结果，可以看到训练集的准确率为73%，测试集的准确率为78%。这个时候，我去看了一下数据集，发现没个特征的数量级不一致，于是我想到要进行归一化处理：归一化处理句修改列loadData(filename)函数：def loadData(filename):data = loadtxt(filename)m,n = data.shape    print "the number of  examples:",m    print "the number of features:",n-1    x = data[:,0:n-1]max = x.max(0)min = x.min(0)x = (x - min)/((max-min)*1.0)     #scaling    y = data[:,n-1:n]    return x,y在没有归一化的时候，我的学习速率取了0.0000025（加大就会震荡，因为有些特征的值很大，学习速率取的稍大，波动就很大），由于学习速率小，迭代了4000次也没有完全稳定。现在当把特征归一化后（所有特征的值都在0~1之间），这样学习速率可以加大，迭代次数就可以大大减少，以下是学习速率=0.005，迭代次数=500的结果：此时的训练集的准确率为72%，测试集的准确率为73%从上面这个例子，我们可以看到对特征进行归一化操作的重要性。

应该可以，看个人的运用能力和程度。逻辑回归是用来解决分类问题用的，与线性回归不同的是，逻辑回归输出的不是具体的值，而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。有人说逻辑回归不是回归，因为输出的不是回归值。也可理解为逻辑回归是先求回归函数，再将结果通过逻辑函数转化一下得到最终的结果。

回归方程里△t不可能为0的，应该是计算错误了

样本量不够、数据不完整等原因。1、当数据样本量较小时，逻辑回归模型的显著性检验无法给出准确的结果。2、数据不完整会导致模型中某些变量的值无法计算，从而导致显著性结果的空缺值。

自变量是二分类 不影响 你任何操作，直接把二分类自变量也移入自变量框就可以了。只有当自变量的类别超过两类时 才需要预先设虚拟变量

多元逻辑回归（Logistic）被引入财务风险预测研究之后，财务危机预测即简化为已知一公司具有某些财务特征，而计算其在一段时间内陷入财务危机的概率问题。如果算出的概率大于设定的分割点，则判定该公司将陷入财务风险。由于多元逻辑回归不要求数据的正态分布，因而其参数估计也比多元判别分析（MDA）更加稳健。虽然许多研究在运用多元逻辑回归方法时都忽略了自变量之间的多重共线性问题，但正如我们在后文所指出的，这一不足并非Logistic分析本身的缺陷。该方法目前在判别分析研究领域仍然占有主流地位。

正如前面用GLM进行数据分析那样，可以用全部变量建模，不等于就要用全部变量，因为变量越多，越容易过拟合，所以这里还是通过AIC，在模型的准确度和过拟合的问题之间进行权衡，选择合适的变量进行建模。关于这部分的内容，感兴趣的也可以看回之前的文章，这里的重点还是放在模型的分析和改进，最后得到的结果是选择年龄、教育、婚姻状况、健康进行建模。

单因素纳入多因素分析标准先做单因素筛选有统计学上有意义的因素，P<0.05纳入多因素分析。同时专业有影响的也纳入多因素，如果单因素有意义的因素比较少，可以将纳入标准放宽到P<0.1，或者P<0.2

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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“。

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“。

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

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。

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

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

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。

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。

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。

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。

. 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:

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。

有控制变量的二元逻辑回归：只有表1这样的数据做不出多因素logit，只能做单因素logit。Logistic回归：主要用于因变量为分类变量（如疾病的缓解、不缓解，评比中的好、中、差等）的回归分析，自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。因变量为二分类的称为二项logistic回归，因变量为多分类的称为多元logistic回归。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。

答案是无法查看，因为sklearn是一个机器学习库而非统计库。对于做机器学习的人来说，显著性根本不重要，只要在test score高就行了。真要去掉不怎么相关的feature的话，就加L1 regularization

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

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。