是否有可能只在一定的x值范围内绘制适合的abline?
我有一个具有该数据集子集的线性拟合的数据集:
# The dataset:
daten <- data.frame(x = c(0:6), y = c(0.3, 0.1, 0.9, 3.1, 5, 4.9, 6.2))
# make a linear fit for the datapoints 3, 4, 5
daten_fit <- lm(formula = y~x, data = daten, subset = 3:5)
当我绘制数据并绘制一条回归线时:
plot (y ~ x, data = daten)
ablin
以下中介模型来自。下面,我使用semPaths从semPlot包中打印了模型结构。但似乎有一条路不见了。
set.seed(1234)
X <- rnorm(100)
M <- 0.5*X + rnorm(100)
Y <- 0.7*M + rnorm(100)
Data <- data.frame(X = X, Y = Y, M = M)
model <- ' # direct effect
Y ~ c*X
# mediator
M ~ a*X
Y ~ b
我参加了youtube讲座的Andrew机器学习课程,6.4他说,如果我们使用线性回归损失函数(最小二乘法)进行logistic回归,成本函数会是什么样子?
📷
我想看到这样的一个图,我自己,所以我试图用最小二乘损失绘制成本函数J,用于一个对数回归任务。
这是我的密码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.random.rand(10000)
# x = np.array([0.1, 0.2, 0.7, 0.4])
y = np.round(np.random.rand(10000))
b
我想在matlab中实现逻辑回归,我有以下几个代码
function B=logistic_regression(x,y)
f=@(a)(sum(y.*log((exp(a(1)+a(2)*x)/(1+exp(a(1)+a(2)*x))))+(1-y).*log((1-((exp(a(1)+a(2)*x)/(1+exp(a(1)+a(2)*x))))))));
a=[0.1, 0.1];
options = optimset('PlotFcns',@optimplotfval);
B = fminsearch(f,a, options);
end
logistic回归结果如
下面是一个我需要绘制回归线的工作示例。我在网上搜索过,但我看到了另一个功能,如regplot,implot来绘制回归线,但这里我使用的是replot。如何使用relplot绘制回归线?
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
d = {'x-axis':[100,915,298,299], 'y-axis': [1515,1450,1313,1315],
'text':['point1','po
我有一个有效的线性回归算法,可以用它来绘制图形,但我不知道如何使用sigmoid变换来绘制Logistic回归。
下面是我正在使用的代码:
m = 0
c = 0
L = 0.0001 # The learning Rate
epochs = 1000 # The number of iterations to perform gradient descent
n = float(len(X)) # Number of elements in X
#performing gradient descent
for i in range(epochs):
Y_pred = m*X
我有一些数据
library(ggplot2)
x <-c(2600248.25,1303899.14285714,1370136.33333333,353105.857142857, 145446.952380952,299032,75142.2631578947,40381.1818181818,6133.93103448276,975.234567901235,779.341463414634)
y <- c(4,7,6,14,21,9,19,22,29,81,41)
我正试图对此进行回归和策划。我的问题是,我想要对数据进行回归并绘制它,但是当我在日志值上使用