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理解逻辑回归中的ROC曲线和KS值「建议收藏」

（例如预测明天的温度，23，24，25度） 分类中比较常用的是二分类（label结果为0或1两种） 2.逻辑回归不是回归 从名字来理解逻辑回归.在逻辑回归中,逻辑一词是logistics [lə’dʒɪstɪks...逻辑回归在分类上属于回归范畴，只不过它是利用回归的思路来做分类。...3.举个栗子 逻辑回归就是在用回归的办法做分类任务，先举个列子：最简单的二分类,结果是正例或者负例的任务. 3.1 一个二分类的栗子 按照多元线性回归的思路,我们可以先对这个任务进行线性回归,学习出这个事情结果的规律...y的,为非恶性.这样通过线性回归加设定阈值的办法,就可以完成一个简单的二分类任务.如下图: 上图中,红色的x轴为肿瘤大小,粉色的线为回归出的函数 )的图像,绿色的线为阈值....函数形式表达: P(y=0|w,x) = 1 – g(z) P(y=1|w,x) = g(z) P(正确) = * 为某一条样本的预测值,取值范围为0或者1.

2.1K20

用Excel实现简单的逻辑回归！

所以，今天这篇文章中，咱们就先来用Excel来实现一个简单的逻辑回归模型。咱们由简到繁，一步步来。 1、Base模型 咱们先来尝试实现一个Base的逻辑回归模型，即单步更新的模型。...有了样本和参数，咱们可以来计算预估值了，先回顾一下逻辑回归的预估值(即预测为1的概率)计算公式： ? 在excel中，实现类似这种w*x，需要使用sumproduct函数，举个简单的例子： ?...这样的结果就是2 * 2 + 3 * 3 + 4 * 4 + 5 * 5 = 54 因此，计算逻辑回归的预估值，在excel中可用下面的公式： ? 这样，咱们就计算好每个样本的预估值了： ?...接下来我们就可以通过刚才设置的快捷键command + option + e来不断更新参数了，也可以发现，咱们的loss在不断下降。这样一个简单的逻辑回归过程就实现了！...咱们现在实现的一个功能，还比较简单，只能通过单步运算来优化参数。像一次运行多步、正则项、early stop、绘制损失函数等等还没有实现。

1.2K20
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从0到1教你如何使用 p5.js 绘制简单的动画

在本文中，我们将学习在 p5.js 中通过使用线条、 矩形和椭圆来制作房屋的各个部分来制作房屋的简单动画。...（ 像不像你小时候上画画课和微机课画的那个） 目录 1.什么是p5.js？ 2.什么是动画？ 3.绘制方案 4.代码实现 5.结尾 1.什么是p5.js？...p5.j​​s 是一个 JavaScript 库，它以 Processing 的原始目标开始，使艺术家、设计师、教育工作者和初学者可以访问编码，并为当今的网络重新解释这一点。...使用软件速写本的原始比喻，p5.js 具有全套绘图功能。但是，您不仅限于绘图画布，您可以将整个浏览器页面视为您的草图！...为此，p5.js 具有插件库，可以轻松与其他 HTML5 对象交互，包括文本、输入、视频、网络

2.7K31

理解t检验的一个简单技巧和手动计算P值

但是理解 t 检验方程的有点棘手，尤其是考虑到 t 检验有许多不同目标的变体。 在本文中的第一部分，我将使用简单的信号-噪声方式来解释t检验方程。...如果p值小于某个alpha水平(通常的选择是.01、.05和.10)，那么我们可以拒绝原假设，并得出结论。也可以使用t分布表手工估计检验的p值。在这篇文章的第二部分，我们将解释如何做到这一点。...这意味着单边检验的 p 值介于 0.1 和 0.05 之间。我们称之为 0.075。由于我们的 t 检验是双边的，我们需要将此值乘以 2。...因此，我们估计的 p 值为 0.075 * 2 = 0.15。 最后：得出结论 由于这个 p 值不小于我们选择的 alpha 水平 0.05，我们不能拒绝原假设。...我们可以将我们的测试统计量 t 和我们的自由度插入在线 p 值计算器中，以查看我们估计的 p 值与真实 p 值的接近程度： 真实的 p 值为 0.15264，非常接近我们估计的 p 值 0.15。

3.7K10

p 值是什么？数据科学家用最简单的方式告诉你

本文是 TowardDataScience 的一篇博文，作者条理清楚地解释了 p 值的相关内容，并给出了一个简单的例子，适合读者参考。...那时我对 p 值、假设检验甚至统计显著一无所知。 直到进入数据科学领域后，我终于意识到了 p 值的含义，以及在某些实验中，p 值是如何成为决策工具的一部分的。...而统计显著性建立在这 3 个简单概念之上： 假设检验 正态分布 p 值 假设检验是用来通过一组数据检验针对总体的声明（零假设）有效性的。如果零假设不成立，我们就会相信备择假设。...如果声明是无效的，就选择备择假设。就这么简单。 而要知道声明是否有效，就要用 p 值来衡量证据的强度，从而了解到它是否有统计显著性。如果证据支持备择假设，那就拒绝零假设并接受备择假设。...对每个披萨配送时间点计算 Z 分数，并绘制出标准正态分布曲线时，x 轴上的单位从分钟变成了标准差单位，因为已经通过计算（变量减去平均值再除以标准差，见上述公式）将变量标准化了。

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p值是什么？统计学家用最简单的方式告诉你

值是什么，以及 p 值在统计学中的作用。...本文是 TowardDataScience 的一篇博文，作者条理清楚地解释了 p 值的相关内容，并给出了一个简单的例子，适合读者参考。...而统计显著性建立在这 3 个简单概念之上： 假设检验 正态分布 p 值 假设检验是用来通过一组数据检验针对总体的声明（零假设）有效性的。如果零假设不成立，我们就会相信备择假设。...如果声明是无效的，就选择备择假设。就这么简单。 而要知道声明是否有效，就要用 p 值来衡量证据的强度，从而了解到它是否有统计显著性。如果证据支持备择假设，那就拒绝零假设并接受备择假设。...▲计算每个数据点的 Z 分数的公式 对每个披萨配送时间点计算 Z 分数，并绘制出标准正态分布曲线时，x 轴上的单位从分钟变成了标准差单位，因为已经通过计算（变量减去平均值再除以标准差，见上述公式）将变量标准化了

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p 值是什么？数据科学家用最简单的方式告诉你

本文是 TowardDataScience 的一篇博文，作者条理清楚地解释了 p 值的相关内容，并给出了一个简单的例子，适合读者参考。...那时我对 p 值、假设检验甚至统计显著一无所知。 直到进入数据科学领域后，我终于意识到了 p 值的含义，以及在某些实验中，p 值是如何成为决策工具的一部分的。...而统计显著性建立在这 3 个简单概念之上： 假设检验 正态分布 p 值 假设检验是用来通过一组数据检验针对总体的声明（零假设）有效性的。如果零假设不成立，我们就会相信备择假设。...如果声明是无效的，就选择备择假设。就这么简单。 而要知道声明是否有效，就要用 p 值来衡量证据的强度，从而了解到它是否有统计显著性。如果证据支持备择假设，那就拒绝零假设并接受备择假设。...对每个披萨配送时间点计算 Z 分数，并绘制出标准正态分布曲线时，x 轴上的单位从分钟变成了标准差单位，因为已经通过计算（变量减去平均值再除以标准差，见上述公式）将变量标准化了。

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R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用

p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。 在上一篇文章中，我们没有查看数据。...回忆一下逻辑回归模型，如果 ，则 即 要导出多元扩展 和 同样，可以使用最大似然，因为 在这里，变量   （分为三个级别）分为三个指标（就像标准回归模型中的任何分类解释变量一样）。...从而， 对于逻辑回归，然后使用牛顿拉夫森（Newton Raphson）算法在数值上计算最大似然。....R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7....R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

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R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用

p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。 在上一篇文章中，我们没有查看数据。...回忆一下逻辑回归模型，如果 ，则 即 要导出多元扩展 和 同样，可以使用最大似然，因为 在这里，变量   （分为三个级别）分为三个指标（就像标准回归模型中的任何分类解释变量一样）。...从而， 对于逻辑回归，然后使用牛顿拉夫森（Newton Raphson）算法在数值上计算最大似然。....R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7....R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

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R语言逻辑回归、方差分析 、伪R平方分析

p=9589 ---- 目录 怎么做测试 假设条件 并非所有比例或计数都适用于逻辑回归分析 过度分散 伪R平方 测试p值 Logistic回归示例 模型拟合 系数和指数系数 方差分析  伪R平方 模型的整体...p值 标准化残差图 绘制模型 Logistic回归示例 模型拟合 系数和指数系数 方差分析 伪R平方 模型的整体p值 标准化残差图 绘制模型 Logistic回归示例 ---- 怎么做测试 Logistic...并非所有比例或计数都适用于逻辑回归分析 一个不采用逻辑回归的例子中，饮食研究中人们减肥的体重无法用初始体重的比例来解释作为“成功”和“失败”的计数。...但是据我了解，从技术上讲，过度分散对于简单的逻辑回归而言不是问题，即具有二项式因果关系和单个连续自变量的问题。 伪R平方 对于广义线性模型（glm），R不产生r平方值。...pscl  包中的  pR2  可以产生伪R平方值。 测试p值 检验逻辑对数或泊松回归的p值使用卡方检验。方差分析  来测试每一个系数的显着性。似然比检验也可以用来检验整体模型的重要性。

3K00

机器学习入门 9-5 决策边界

通过前几个小节的学习可以了解，逻辑回归实质上是在线性回归的基础上进行改进的，逻辑回归将线性回归的输出经过Sigmoid函数转换为(0, 1)之间的概率值，通过与阈值0.5进行判断决定样本属于哪一个类别。...这里简单的来验证一下： c 另 一 种 绘 制 决 策 边 界 的 方 式 对于逻辑回归算法来说，它的决策边界是一根非常简单的直线，所以逻辑回归算法本身还是属于线性回归算法的一种。...逻辑回归算法的决策边界是一根很简单的直线，但是对于之前学习到的kNN算法以及后面将会介绍的加入多项式的逻辑回归算法，这些算法的决策边界不再是一根简单的直线。...通过可视化的方式看到了对于kNN算法来说，模型复杂和简单意味着相应的决策边界的不同。 下一小节将尝试使用多项式回归的思路，改进现有的逻辑回归算法，使得逻辑回归算法能够针对非线性的数据进行更好的分类。...也就是说，此时逻辑回归得到的决策边界不仅仅是一根简单的直线。

2.7K20

从原理到代码，轻松深入逻辑回归模型！

0、前言 简单理解逻辑回归，就是在线性回归基础上加一个 Sigmoid 函数对线性回归的结果进行压缩，令其最终预测值 y 在一个范围内。...在逻辑回归中，计算出的预测值是一个 0 到 1 的概率值，通常的，我们以 0.5 为分界线，如果预测的概率值大于 0.5 则会将最终结果归为 1 这个类别，如果预测的概率值小于等于 0.5 则会将最终结果归为...图4-4 逻辑回归分类示意图 虽然逻辑回归很简单，但它被广泛应用在实际生产之中，而且通过改造逻辑回归也可以处理多分类问题。逻辑回归不仅本身非常受欢迎，它同样也是我们将在第 5 章介绍的神经网络的基础。...现在的问题就比较简单明了了，对于给定的样本数据集 X，y，我们如何找到参数 theta ，来获得样本数据集 X 所对应分类输出 y（通过p的概率值） 需要求解上述这个问题，我们就需要先了解下逻辑回归中的损失函数...当 p 达到 1 的时候，y 的真值和预测值相同，我们能够从图中观察到损失函数的值趋近于 0 代表没有任何损失。 我们再来绘制一下 ?

56720

带你入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

倘若没有历史数据，而需要直接将某对象的特征划分到其对应的类别，分类算法和回归算法无法解决这个问题。...3、数据集成 相较于上文的缺失值处理和异常值处理，数据集成是一种较为简单的数据预处理方式。那么数据集成是什么？...4、逻辑回归算法 逻辑回归算法是借助于线性回归的原理来实现的。...=p => e^y=p(1+e^y) => p=e^y/(1+e^y) => p属于[0,1] 这样y就降低了范围，从而实现了精准分类，进而实现逻辑回归。...逻辑回归算法对应的实现过程如下图所示： ? 5、SVM算法 SVM算法是一种精准分类的算法，但是其可解释性并不强。它可以将低维空间线性不可分的问题，变为高位空间上的线性可分。

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带你入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

倘若没有历史数据，而需要直接将某对象的特征划分到其对应的类别，分类算法和回归算法无法解决这个问题。...3、数据集成 相较于上文的缺失值处理和异常值处理，数据集成是一种较为简单的数据预处理方式。那么数据集成是什么？...4、逻辑回归算法 逻辑回归算法是借助于线性回归的原理来实现的。...=p => e^y=p(1+e^y) => p=e^y/(1+e^y) => p属于[0,1] 这样y就降低了范围，从而实现了精准分类，进而实现逻辑回归。...逻辑回归算法对应的实现过程如下图所示： ? 5、SVM算法 SVM算法是一种精准分类的算法，但是其可解释性并不强。它可以将低维空间线性不可分的问题，变为高位空间上的线性可分。

2.3K50

机器学习入门 9-2 逻辑回归的损失函数

在上一小节介绍了逻辑回归的大致框架，有了大致框架就需要建模来求解参数θ值。本小节重点介绍逻辑回归的损失函数。...线性回归和逻辑回归最大的区别在于处理的任务不同，线性回归模型处理的是回归任务，而逻辑回归模型处理的是分类任务，所以对于逻辑回归来说样本xb对应的真实值y不再属于实数域，而是"类别1"和"类别0"的类别标签...，通过逻辑回归输出的概率估计值p_hat能够决定类别估计值y_hat是"类别1"还是"类别0"。...此时需要注意p_hat估计值的范围在(0, 1)之间，继续绘制对应范围的函数曲线： ?...当p_hat = 1的时候，-log(p_hat) = 0； 接下来看当类别真实值y为"类别0"的cost函数 绘制y = -log(-x)曲线： ?

1K10

gtsummary|巧合-绘制多种数据汇总表“神器”

2 绘制table1 2.1 简单表格 #先选择部分变量进行展示 trial2 % select(age, grade, death, trt) # 绘制 table1 <- tbl_summary...可以看到连续型变量使用的是中位数（四分位数），分类变量使用的 个数（比例）。 但是不是缺点什么？ 文献中的表1，是不是会有分组？是不是会有总体描述？是不是会有P值？是不是会有mean(sd) ？...test = list(all_continuous() ~ "t.test")) # 添加P值 就可以根据需求，结合着使用就可以绘制文献中的 “Table1”了 ！...3 模型结果数据 3.1 逻辑回归模型 #构建逻辑回归mod1 <- glm(response ~ trt + age + grade, trial, family = binomial)t1 <-...好了，多谢“巧合”，发现了一个简单实用的绘制多种统计表的方式。

2.1K30

基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）

逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法，它依赖于直线方程，产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中，逻辑回归被用来预测二分类问题，但算法的变体也可以处理多个类。 1....逻辑回归简介 逻辑回归算法通常应用于二分类问题，称为二项逻辑回归 (binomial logistic regression)，当处理三分类或更多分类问题时，称为多项逻辑回归 (multinomial...接下来，使用 logistic 函数将 log odds 转换为概率 p。若 P 大于 0.5，则为真品。 1.2 多分类问题 上面的例子介绍的是二项逻辑回归问题。...但我们也可以使用逻辑回归的变体预测多分类问题，即多项逻辑回归。在多项逻辑回归中，该模型为每个实例的每个输出类估计了一个 logit，而不是仅对每个实例估计一个 logit。...此时报错，查看年龄数据可知存在缺失值，而逻辑回归无法处理这样的数据。 2.5 处理缺失值 处理缺失数据有两种方法: 简单地从分析中排除缺少数据的情况。 应用一种机制来填补空白。

2.2K20

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

p=15508 ---- 绘制ROC曲线通过Logistic回归进行分类 加载样本数据。...使用逻辑回归模型中的概率估计值作为得分。 perfcurve 将阈值存储在数组中。 显示曲线下的面积。 AUCAUC = 0.7918 曲线下的面积为0.7918。最大AUC为1，对应于理想分类器。...Y 是类别标签的字符数组：  'b' 不良雷达回波和  'g' 良好雷达回波。 重新格式化因变量以适合逻辑回归。 拟合一个逻辑回归模型来估计雷达返回的后验概率是一个不好的概率。...尽管对于较高的阈值，SVM可以产生更好的ROC值，但逻辑回归通常更擅长区分不良雷达收益与良好雷达。朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线，这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。...绘制逐点置信区间。 errorbar(X,Y(:,1),Y(:,1)-Y(:,2),Y(:,3)-Y(:,1)); 不一定总是可以控制误报率（FPR，X 此示例中的  值）。

2.7K20

生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

p=22482最近我们被客户要求撰写关于增强回归树的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。...)现在这已经形成了一个新的模型，但是考虑到我们并不特别想要一个更简单的模型（因为在这种规模的数据集中，包含的变量贡献很小是可以接受的），我们不会继续使用它。...绘制模型的函数和拟合值由我们的函数创建的BRT模型的拟合函数可以用plot来绘制。>  plot( lr005 )这个函数的附加参数允许对图进行平滑表示。...> p  plot(p)----本文摘选 《 R语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料...逻辑回归诊断和残差分析R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据

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