在实现逻辑回归模型时包含功能
在实现逻辑回归模型时，包含以下功能：
- 数据预处理：逻辑回归模型通常需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。数据清洗可以去除异常值、处理缺失值，特征选择可以选择对模型有影响的特征，特征缩放可以将特征值缩放到相同的范围，以提高模型的性能。
- 特征工程：逻辑回归模型的性能很大程度上取决于特征的选择和构建。特征工程包括特征提取、特征转换和特征生成等过程。特征提取可以从原始数据中提取出有用的特征，特征转换可以将特征进行变换，特征生成可以通过组合原始特征生成新的特征。
- 模型训练：逻辑回归模型的训练是指通过已有的标记数据来学习模型的参数。训练过程通常使用最大似然估计或梯度下降等优化算法来最小化损失函数，以得到最优的模型参数。
- 模型评估：在训练完成后，需要对模型进行评估以了解其性能。评估指标可以包括准确率、精确率、召回率、F1值等。可以使用交叉验证、混淆矩阵等方法进行模型评估。
- 模型应用：逻辑回归模型可以用于二分类问题，如垃圾邮件分类、欺诈检测等。它也可以用于多分类问题，如情感分析、图像分类等。逻辑回归模型在实际应用中具有较好的解释性和计算效率。
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1回答
从那时起，我还创建了另一个功能，它基于一种方法，其中包含名称匹配、地址匹配和域匹配的组合，并根据我认为在确定匹配时更重要的直觉来设置它们的权重。让我们将此功能称为“最终得分”。现在是我实现逻辑回归的部分了。我试着用我设计的功能建立逻辑回归，没有‘最终得分’和‘最终得分’，结果非常相似。 注意:我确实检查了功能的重要性，它非常重要。我的问题是，当训练一个模型
浏览 14提问于2020-11-25得票数 0
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js-regression ()：我使用了这个包中的逻辑回归示例，但是它似乎更倾向于训练模型，然后对数据进行分类。machinelearn ()：我在他们的文档中看到了逻辑回归的例子，但是我没有能够让它开始工作。我还怀疑这个
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我想使用“预测”功能用一组新的数据(当前数据)来证明这种逻辑回归，然后检查这个旧模
浏览 3提问于2013-10-09得票数 5
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我想知道：( a )在逻辑回归模型的建立过程中，使用了哪些方程(S)？在建立logistic回归模型的基础上，得到模型系数。当我们将这些模型系数和相应的预测值替换为logistic回归方程时，我们得到了缺省类的概率值(与预测()返
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2回答
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在本练习的前一部分中，您实现了多类逻辑回归来识别手写数字。然而，logistic<
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谁能用统计模型解释一下广义线性模型和逻辑回归模型表之间的区别？为什么在执行逻辑回归时，两个模型得到的结果不同？
浏览 2提问于2020-06-28得票数 3
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浏览 17提问于2021-09-13得票数 0
1回答
python回归模型
、、、、
我想用回归模型来拟合概率。我知道线性回归经常用于这个目的，但我有几个概率在0.0和1.0左右，并且想要拟合一个回归模型，其中输出被限制在0.0到1.0之间。我希望能够为模型指定正则化规范和强度，最好在python中这样做(但R实现也会有帮助)。我发现的所有逻辑回归包似乎只适合于分类，而这是一个回归问题(尽管我想使用logit链接函数)。我使用scikits为我的分类和回归<
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我想在matlab中实现逻辑回归，我有以下几个代码options = optimset('PlotFcns',@optimplotfval);logistic回归结果如下最后我们在计算我决定把所有这些东西写成一行，但是当我运行代码时</em
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我使用数据中的一个示例运行一个Logit模型，但是当我试图运行ClassLog函数在原始数据中对我的案例进行分类时，我会得到一个错误：rows = sample(nrow(dep.1),nrow(dep.2))运行logit模型：
model = glm(data=mySample, dep~x+y,family="binomial&quo
浏览 8提问于2014-08-18得票数 0
1回答
我在tensorflow中建立一个logistic回归模型来逼近一个函数。当我从完整的数据集中随机选择训练和测试数据时，我得到了很好的结果(蓝色是训练点，红色是测试点，黑线是预测的曲线)：但是当我选择空间分离的测试数据时，我得到了可怕的预测曲线，如下所示：类似的情况也发生在周期函数上：我是不是错过了一些琐碎的东西？提前谢谢。
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我完全理解为什么人们会使用SHAP或LIME之类的方法来解释黑匣子机器学习模型，比如随机森林或神经网络。然而，我在网上看到了很多内容，人们使用这些类型的即席XAI方法来解释固有的可解释模型，如线性支持向量机或logistic回归。如果我的目的是解释逻辑回归的预测，那么使用石灰而不是简单地看回归系数有什么好处吗？当功能数量非常多时，这是否与功能之间的交互有关呢？
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我想知道是否有一种方法可以在sklearn/python中指定自定义成本函数？如果观察有1级，模型预测1级，惩罚为0(正确的分类)。
如果点有3级，模型</em
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我想知道，如果我可以应用朴素贝叶斯，回归问题，它将如何做到。我有4096个图像特征和384个文本特征，如果我假设它们之间是独立的，那就不会很糟糕了。有人能告诉我如何继续吗？
浏览 2提问于2016-04-27得票数 11
3回答
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我知道有很多NLTK库可用。但是，我希望从零开始实现它，或
浏览 0提问于2015-09-21得票数 3
2回答
我需要建立一个模型，根据排名来确定客户的风险有多大。
我的问题是:我需要构建我的目标变量，根据客户的风险程度对客户进行排名，并依靠索赔。
浏览 19提问于2017-06-29得票数 1
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我用ResNet50的输出训练了一个逻辑回归模型(通过丢弃它的最后一层，并使用它的最后一层后面的激活作为特征)。在加载Logistic回归模型的测试期间，我得到了这个ModuleNotFoundError。下面的代码显示了我如何加载Logistic回归模型，我已经在ResNet50模型的激活上进行了训练。model_logistic_regression = pickle.load(open(MODEL_PATH,
浏览 423提问于2020-05-02得票数 0
现在我将使用像自回归这样的统计模型来对我的数据进行分类，为此，我用R编写了一些代码，但似乎分类是不可能的，因为结果是一些浮点数，而不是分类数字。你有这方面的经验吗？
浏览 3提问于2018-05-16得票数 1
这个问题非常类似于这个，并且基于GitHub上的帖子，从某种意义上说，我正在尝试将一个支持向量机多类分类模型(例如，使用sklearn)转换为一个Keras模型。也就是说，如果我用3个或4个类训练我的模型，然后使用它没有训练过的第5个类，即使完全错误，它仍然会输出一些预测。我想以某种方式避免这种情况。我让下面的代码工作得相当好，但它依赖于在末尾选择最大值(argmax)，这是我想避免的： model.add(Dense(30, input_shape如果我仍然可以将
浏览 1提问于2021-05-17得票数 0
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