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沙龙
1
回答
我可以/应该使用对数线性模型
的
输出作为
logistic
回归
模型中
的
预测值吗?
r
、
statistics
、
regression
、
logistic-regression
我有一个包含连续
变量
和
分类
变量
的
数据集。最后,我想建立一个
logistic
回归
模型来计算
响应
二分
变量
的
概率。将对数线性模型应用于模型中
的
分类
变量
以
测试它们
的
交互作用,然后使用指定
的
交互作用作为
logistic
模型中
的
预测值,这是可接受
的
吗,甚至是一个好主意?R中
的</
浏览 2
提问于2015-02-21
得票数 0
1
回答
以
分类
变量
为
响应
变量
的
Logistic
回归
r
、
logistic-regression
我正在尝试将一个
分类
变量
作为
响应
变量
放入glm函数。Error in y - mu : non-numeric argument to binary operator 这些列
的
glimpse()如下所示: $ Genre <chr>
浏览 49
提问于2021-04-30
得票数 0
1
回答
在进行预测时,是否有必要将因素
变量
转换为数字?
r
我有一个数据,其中两个
变量
是因子
变量
。第一个是“频率”,它有四个值-- Mly,Qly。哈雷和伊莉。第二种是具有Trad、Ulip、Term和养老金等价值
的
类型。是否建议将这些
变量
转换为数值,例如赋值1到4并进行预测? 我是datascience
的
新手,因此问题就来了
浏览 1
提问于2018-12-30
得票数 0
回答已采纳
2
回答
单神经元神经网络-问题类型?
neural-network
、
artificial-intelligence
谁能想到一个真实
的
(Ish)世界
的
例子,一个问题可以解决一个单一
的
神经元神经网络?我试着想出一个简单
的
例子来帮助介绍这些概念。
浏览 4
提问于2016-07-12
得票数 1
回答已采纳
2
回答
当有多个标签时,
分类
器很好
classification
、
methods
我在问自己,在尝试使用多个(>100)标签对数据进行
分类
时,是否还有比深度人工神经网络更好
的
方法。有什么建议吗?例如,逻辑
回归
似乎不合适,因为在它
的
基本形式中,它只支持两个标签,对吗?
浏览 0
提问于2021-11-21
得票数 4
14
回答
线性
回归
和逻辑
回归
的
区别是什么?
machine-learning
、
data-mining
、
linear-regression
当我们必须预测 (或离散)结果
的
值时,我们使用。我相信我们也可以使用来预测给定输入值
的
结果
的
值。 那么,这两种方法有什么不同呢?
浏览 4
提问于2012-08-28
得票数 269
回答已采纳
3
回答
我应该使用哪种类型
的
回归
dataset
、
regression
、
logistic-regression
我有一个数据集,提供关于不育和原因
的
数据。数据集主要为0,1
以
表示“是”和“否”。然而,有些字段有“有时”、“经常”,它们将由-1或2表示。我只学会了如何处理
分类
数据,即1,0和数字数据。所以我
的
问题是,除了1和0之外,还有更多
的
选项,我应该使用哪种类型
的
回归
?
Logistic
回归
还是线性
回归
?
浏览 0
提问于2018-03-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
一个预测
变量
和三个
响应
变量
(
分类
和连续)
regression
、
linear-regression
、
logistic-regression
、
data-science-model
、
k-means
如果我有预测
变量
,它是连续
变量
和范畴
变量
的
混合物,而
响应
变量
是连续
的
。反应
变量
:疾病发生概率(连续)预测
变量
:食物摄入量(
分类
),年龄(连续),运动频率(连续) 因此,基于3种机器学习模型
的
最佳方法是什么?
浏览 0
提问于2021-09-26
得票数 1
1
回答
橙色中
的
离散类
变量
是什么?
orange
我
为
Amazon提供了一个简单
的
时间序列,它附属于一个
Logistic
回归
小部件。小部件抛出错误: 数据文件:
浏览 1
提问于2019-03-16
得票数 0
2
回答
为什么连续特征在决策树模型中比
分类
特征更重要?
machine-learning
、
feature-selection
、
decision-trees
、
logistic-regression
、
explainable-ai
我
的
预测模型中既有
分类
特征,也有连续特征,我希望选择(和排序)最重要
的
特征。 我使用一个热编码将所有的
分类
变量
转换为虚拟
变量
(为了更好地解释我
的
logistic
回归
模型)。一方面,我使用LogisticRegression (sklearn),并通过使用它们
的
系数对最重要
的
特征进行排序。通过这种方式,我将
分类
变量
和连续
变量
都视为最重要
的<
浏览 0
提问于2020-01-15
得票数 9
回答已采纳
1
回答
用常量将dataPoints向上移动(对于特性来说,过多
的
0's有问题吗?)
feature-selection
、
logistic-regression
我目前正在收集关于买方和卖方发起
的
不同金融工具(主要是证券)
的
交易
的
第二次数据。如果在给定
的
第二次交易中有更多
的
买方启动交易,那么该秒
的
数据点将在相关特性中包含一个正值。如果有更多
的
卖家开始交易,那么就会有一个负值。如果有相同数量
的
买入与卖方发起
的
交易,或者如果在给定
的
秒内根本没有任何交易,则该数据点中
的
特性将为0。,对于特征来说,0's太多,那么简单
的
分类</e
浏览 0
提问于2015-01-10
得票数 1
2
回答
Logistic
回归
的
Python实现作为
回归
(不是
分类
!)
python
、
logistic-regression
我有一个
回归
问题,我想使用
logistic
回归
而不是逻辑
分类
,因为我
的
目标
变量
y是0到1之间
的
连续
变量
。然而,在Python中,
logistic
回归
的
常见实现似乎完全是逻辑
分类
。有人能指点我将Python实现
的
逻辑
回归
作为
回归
算法
的
方向吗?
浏览 4
提问于2020-12-12
得票数 1
回答已采纳
3
回答
为什么r中
logistic
回归
的
预测函数不返回二进制向量?
r
、
regression
当
响应
变量
是"Chan“时,我尝试使用逻辑
回归
。我使用了预测函数,但函数返回
的
向量不是布尔值,有人知道问题出在哪里吗?
浏览 3
提问于2016-04-29
得票数 0
1
回答
Logistic
回归
-概率直觉与几何直觉
classification
、
logistic-regression
、
data-science-model
logistic
回归
的
概率方法涉及到极大似然估计( MLE ),即利用偏导数求最佳拟合线
的
最佳参数。这些方法中有哪些是逻辑
回归
的
?
浏览 0
提问于2021-11-09
得票数 1
4
回答
我应该使用决策树或逻辑
回归
来进行
分类
吗?
classification
、
logistic-regression
、
decision-trees
我正在研究一个
分类
问题。我有一个包含相同数量
的
分类
变量
和连续
变量
的
数据集。如何在决策树和逻辑
回归
之间决定使用哪种技术?假设
logistic
回归
更适合连续
变量
,决策树更适合连续
变量
和范畴
变量
,这是否正确?
浏览 0
提问于2015-06-09
得票数 17
回答已采纳
1
回答
二进制
变量
的
二进制预测
machine-learning
、
prediction
、
binary
Logistic
回归
为
非二进制
变量
生成二进制结果.我需要二进制
变量
的
二进制结果。这就是要求。或 如何从以前
的
A,B,C,D值中预测二进制A,B,C,D值?我认为最合适
的
方法是什么?提前谢谢你。
浏览 0
提问于2017-08-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
glmnet:在
logistic
回归
中,我如何知道我
的
反应
的
哪个因素水平被编码
为
1。
r
、
regression
、
logistic-regression
、
glmnet
我使用glmnet包建立了一个
logistic
回归
模型。我
的
响应
变量
被编码
为
一个因子,其中
的
级别将被称为"a“和"b”。
logistic
回归
的
数学将两类中
的
一种称为"0“,另一种称为"1”。
logistic
回归
模型
的
特征系数不是正
的
,就是负
的
,或者是零
的</em
浏览 3
提问于2016-06-19
得票数 11
回答已采纳
1
回答
我需要编码sklearn逻辑
回归
的
目标
变量
吗?
scikit-learn
、
logistic-regression
我正在尝试熟悉sklearn库,现在我尝试对包含数值和
分类
值
的
数据实现逻辑
回归
,
以
预测二进制目标
变量
。 也许我只是不知道,但谁能给我确认一下。
浏览 0
提问于2019-03-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
回归
在sklearn.linear_model.LogisticRegression中
的
应用
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
科学学习
的
sklearn.linear_model.LogisticRegression类是如何处理
回归
和
分类
问题
的
? 由于
Logistic
回归
的
输出是基于乙状结肠函数
的
,所以它返回概率。那么,滑雪板课程是如何作为
分类
器和
回归
者
的
呢?
浏览 13
提问于2015-04-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
物流
回归
和决策树之间有没有关系?
r
、
statistics
、
decision-tree
我尝试制作一棵决策树,并用预测功能预测树
的
结果。当类型
为
"prob“时,它将返回获得结果
的
概率,而不是简单地对其进行
分类
。我认为它非常接近逻辑
回归
。 你能告诉我他们之间有什么关系吗?
浏览 6
提问于2018-12-06
得票数 0
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