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我在使用逻辑回归算法训练数据时收到警告

逻辑回归算法是一种用于解决分类问题的机器学习算法。在使用逻辑回归算法训练数据时,收到警告可能是由于以下几个原因:

  1. 数据不完整或存在缺失值:警告可能是由于数据集中存在缺失值或不完整的数据。在使用逻辑回归算法之前,需要对数据进行预处理,包括处理缺失值、填充空白数据等。
  2. 数据不平衡:警告可能是由于数据集中不同类别的样本数量不平衡导致的。在这种情况下,可以采用过采样或欠采样等方法来平衡数据集,以提高模型的性能。
  3. 特征选择不当:警告可能是由于选择的特征不适合用于训练模型。在使用逻辑回归算法之前,需要进行特征选择,选择与目标变量相关性较高的特征。
  4. 过拟合或欠拟合:警告可能是由于模型过于复杂或过于简单导致的。过拟合指模型在训练集上表现很好,但在测试集上表现较差;欠拟合指模型无法很好地拟合训练集和测试集。可以通过调整模型的复杂度、增加正则化项等方法来解决过拟合或欠拟合问题。
  5. 学习率过大或过小:警告可能是由于学习率设置不当导致的。学习率过大可能导致模型无法收敛,学习率过小可能导致模型收敛速度过慢。可以通过调整学习率来解决这个问题。

对于以上问题,可以采取以下措施来改进模型的训练效果:

  1. 数据预处理:对于缺失值,可以选择删除或填充;对于不完整的数据,可以选择删除或使用插值方法填充。
  2. 数据平衡:可以采用过采样或欠采样等方法来平衡数据集,以提高模型的性能。
  3. 特征选择:通过特征选择算法,选择与目标变量相关性较高的特征,以提高模型的预测能力。
  4. 模型调参:可以通过交叉验证等方法来选择最优的超参数,如正则化参数、学习率等,以提高模型的泛化能力。
  5. 模型评估:使用合适的评估指标来评估模型的性能,如准确率、精确率、召回率等。

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「R」处理glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

原文:https://www.statology.org/glm-fit-fitted-probabilities-numerically-0-or-1-occurred/ 在建立逻辑回归模型遇到这个警告...值得注意的是,这是一个警告消息,而不是一个错误。即使你收到这个错误,你的逻辑回归模型仍然是合适的,但是可能值得分析原始数据框,看看是否有任何异常值导致此警告消息出现。...有三种方法来处理这个警告信息: (1) 忽略它 某些情况下,你可以简单地忽略此警告消息,因为它不一定表明逻辑回归模型有问题。...它仅仅意味着数据框中的一个或多个观察结果具有与0或1不可区分的预测值。 (2) 增加样本量 在其他情况下,当您使用数据,如果没有足够的数据来提供可靠的模型匹配,则会出现此警告消息。...(3) 移除离群值 在其他情况下,当原始数据框架中存在异常值,且只有少量观测值拟合的概率接近0或1,就会出现这种错误。通过去除这些异常值,警告信息通常就消失了。

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GBDT算法超参数评估

所以使用softmax之前我们需要准备每个类别的概率值,因此就需要建立同等数量的弱评估器。  不难发现,使用GBDT完成多分类任务,计算量以及弱评估器数量都会远远超出二分类以及回归类问题。...所以当GBDT等Boosting算法处于过拟合状态,很难再通过剪枝的手段来控制过拟合,只能从数据上下手控制过拟合了(例如,使用参数max_features,GBDT中其默认值为None)。...例如在逻辑回归中,我们进行梯度下降的迭代,是希望找到交叉熵损失函数的最小值;而在梯度提升树中,我们一轮轮建立弱评估器过程中,也是希望找到对应损失函数的最小值。...另外,逻辑回归看起来会自然停止,是因为逻辑回归内置提前停止机制。...虽然GBDT还没有达到足够好的效果,但是训练时间太长/速度太慢,我们需要重新调整训练 实际数据训练,我们往往不能动用真正的测试集进行提前停止的验证,因此我们需要从训练集中划分出一小部分数据,专用于验证是否应该提前停止

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逻辑回归、决策树和支持向量机

同时,逻辑回归时间和内存需求上相当高效。它可以应用于分布式数据,并且还有在线算法实现,用较少的资源处理大型数据。...当你的特征数目很大并且还丢失了大部分数据逻辑回归就会表现得力不从心。同时,太多的类别变量对逻辑回归来说也是一个问题。逻辑回归的另一个争议点是它使用整个数据来得到它的概率分数。...当决策树被设计用来处理预测器的离散数据或是类别,任何数量的分类变量对决策树来说都不是真正的问题。使用决策树训练得到的模型相当直观,在业务上也非常容易解释。...同时使用非线性核,使得支持向量机大型数据上的训练非常耗时。...最后,大家请记住,在任何时候好的数据总要胜过任何一个算法。时常思考下,看看是否可以使用你的领域知识来设计一个好的特征。使用创建的特征做实验,可以尝试下各种不同的想法。

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第十三章 支持向量机

监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B,而更重要的是,应用这些算法,所使用数据量。...如果相较于m而言,n要大许多,即训练数据量不够支持我们训练一个复杂的非线性模型,我们选用逻辑回归模型或者不带核函数的支持向量机。 ?...(1)如果相较于m而言,n要大许多,即训练数据量不够支持我们训练一个复杂的非线性模型,我们选用逻辑回归模型或者不带核函数的支持向量机。...当你有非常非常大的训练集,特别是使用高斯核函数是在这种情况下。因此,经常会做的是尝试手动地创建,拥有更多的特征变量,然后用逻辑回归或者不带核函数的支持向量机。...但是通常更加重要的是:你有多少数据,你有多熟练是否擅长做误差分析和排除学习算法,指出如何设定新的特征变量和找出其他能决定你学习算法的变量等方面,通常这些方面会比你使用逻辑回归还是SVM这方面更加重要。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第4章 训练模型

提示 在这个方程中每一步计算都包含了整个训练集X,这也是为什么这个算法称为批量梯度下降:每一次训练过程都使用所有的的训练数据。...因此,数据集上,其会变得相当的慢(但是我们接下来将会介绍更快的梯度下降算法)。然而,梯度下降的运算规模和特征的数量成正比。训练一个数千个特征的线性回归模型使用梯度下降要比使用正态方程快的多。...很明显,由于每一次的操作都使用了非常少的数据,这样使得算法变得非常快。由于每一次迭代,只需要在内存中有一个实例,这使随机梯度算法可以大规模训练集上使用。...图 4-11:参数空间的梯度下降路径 让比较一下目前我们已经探讨过的对线性回归的梯度下降算法。如表 4-1 所示,其中m 表示训练样本的个数,n表示特征的个数。 ?...逻辑回归 正如我们第1章中讨论的那样,一些回归算法也可以用于分类(反之亦然)。

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如何用逻辑回归数据分析?

逻辑回归是解决二分类问题的监督学习算法,用来估计某个类别的概率。其直接预测值是表示0-1区间概率的数据,基于概率再划定阈值进行分类,而求解概率的过程就是回归的过程。...逻辑回归应用于数据分析的场景主要有三种: 驱动力分析:某个事件发生与否受多个因素所影响,分析不同因素对事件发生驱动力的强弱(驱动力指相关性,不是因果性); 预测:预测事件发生的概率; 分类:适合做多种分类算法...02 逻辑回归的目标函数 明确了逻辑回归的原理后,我们来看它的目标函数可以用什么来表示?之前的线性回归模型中,我们用误差平方和来做其目标函数,意思就是每个数据点预测值与实际值误差的平方和。...在此,我们将单一数据点的误差定义为cost函数,即可获得目标函数的通用形式: ? 希望每一个预测出的数据点结果使得它的误差所带来的代价越小越好,然后求和所得到的目标函数也是越小越好。...本案例根据花萼的长度和宽度,花瓣的长度和宽度,采用逻辑回归建立分类模型,对鸢尾属花进行分类。 1、导入包及训练数据集 ?

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XGBoost中的参数介绍

当存在未知参数,会发出警告。 nthread [如果未设置,则默认为可用的最大线程数] 用于运行 XGBoost 的并行线程数。选择,请考虑线程争用和超线程。...通常不需要此参数,但在逻辑回归中,当类别极度不平衡可能会有帮助。将其设置为 1-10 的值可能有助于控制更新。 范围: [0,∞] subsample [默认值=1] 训练实例的子样本比例。...要求所有输入标签都大于-1 reg:logistic: 逻辑回归,输出概率。...当使用树模型,叶值树构建后会刷新。如果在分布式训练使用,则叶值计算为所有工作节点的平均值,不能保证是最优的 reg:quantileerror: 分位数损失,也称为钉扣损失。...有关其参数的信息,请参见后续章节和分位数回归,了解实际示例 binary:logistic: 用于二分类的逻辑回归,输出概率 binary:logitraw: 用于二分类的逻辑回归,输出 logistic

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数据科学的面试的一些基本问题总结

与线性回归一样,当删除与输出变量无关的属性以及彼此非常相似(相关)的属性逻辑回归的效果会更好。所以特征工程逻辑和线性回归的性能方面起着重要作用。...Logistic 回归的另一个优点是,它非常容易实现并且训练效率很高。通常从逻辑回归模型作为基准开始,然后尝试使用更复杂的算法。...首先,二元逻辑回归要求因变量是二元的,而序数逻辑回归要求因变量为序数。 其次,逻辑回归要求观察结果彼此独立。换言之,观察结果不应来自重复测量或匹配数据。...它还要求整个训练数据集都在内存中并且可供算法使用。 随机梯度下降:相比之下,随机梯度下降 (SGD) 对数据集中的每个训练示例执行此操作,这意味着它会一一更新每个训练示例的参数。...这是训练神经网络的首选算法,也是深度学习中最常见的梯度下降类型。 独热编码与标签编码 我们应该如何处理分类变量呢?事实证明,有多种处理分类变量的方法。

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如何拟合出一条直线最佳匹配所有的数据?一般使用“最小二乘法”来求解。“最小二乘法”的思想是这样的,假设我们拟合出的直线代表数据的真实值,而观测到的数据代表拥有误差的值。...当我有一个绿色的点该判断这个肿瘤是恶性的还是良性的呢?根据红蓝点我们训练出了一个逻辑回归模型,也就是图中的分类线。...逻辑回归算法划出的分类线基本都是线性的(也有划出非线性分类线的逻辑回归,不过那样的模型处理数据量较大的时候效率会很低),这意味着当两类之间的界线不是线性逻辑回归的表达能力就不足。...机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验,发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。BP算法(加速神经网络训练过程的数值算法)诞生以后,神经网络的发展进入了一个热潮。...04 聚类算法 前面的算法中的一个显著特征就是训练数据中包含了标签,训练出的模型可以对其他未知数据预测标签。在下面的算法中,训练数据都是不含标签的,而算法的目的则是通过训练,推测出这些数据的标签。

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