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沙龙
1
回答
Logistic
回归
检测
概率
r
、
logistic-regression
、
glm
我正在尝试获取
检测
概率
中的关键协变量。0.000 1.00000 SubstrateSand&Searass -8.516e-08 1.626e+00 0.000 1.00000 这是否意味着我的数据集太小,无法评估
检测
概率
浏览 15
提问于2019-03-09
得票数 0
1
回答
Logit函数的目的是什么?在建模过程的哪个阶段使用这个logit函数?
logistic-regression
在
logistic
回归
算法中,我们有两个显著的函数(或方程):1.
Logistic
回归
函数。2. Logit功能。 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)?我知道logit函数用于将
概率
值( b/w 0和1)转换为实数值( b/w -Inf到+Inf)。我想知道logit函数在
logistic
回归
建模过程中的真正目的。在建立
logistic
回归
模型的基础上,得到模型
浏览 0
提问于2019-06-05
得票数 2
1
回答
在SPSS中调整二元
Logistic
公式
binary
、
controls
、
formula
、
regression
、
spss
我正在SPSS中运行二进制逻辑
回归
,以测试例如电视广告对消费者购买产品的
概率
的影响。我的问题是,使用二元逻辑
回归
公式:最大
概率
将等于100%。然而,即使我将广告数量增加1000个,假设购买
概率
将是100%也是不明智的。因此,如果我用二进制
logistic
回归
中的系数绘制
Logistic
回归
图,在某个点上
概率
达到100%,这在现实生活中从来不是这样的。我该如何
浏览 6
提问于2014-12-11
得票数 0
1
回答
logistic
回归
分类器的自助聚合(袋)
machine-learning
、
regression
、
logistic-regression
、
resampling
、
statistics-bootstrap
因此,我采取N个自举样本和训练N个
logistic
回归
分类器对这些样本。每个分类器给出我在二进制类中的一些
概率
,然后我平均这些N个
概率
来得到最终的预测。我的问题是,如果我取N组
回归
系数,用它在
logistic
回归
分类器中的平均系数集,并以输出
概率
作为最终预测,这是否等于取上一段所述的N个
概率
的平均值?
浏览 1
提问于2014-02-13
得票数 2
回答已采纳
2
回答
火花DataFrame中不使用UDF的星火中向量的访问元素
python
、
apache-spark
、
apache-spark-sql
、
apache-spark-mllib
、
apache-spark-ml
我正试图精确地解决这个问题:[星火DataFrame (
Logistic
回归
概率
,
Logistic
回归
概率
)中向量的访问元素,但没有在中使用UDF )。
浏览 3
提问于2020-05-11
得票数 0
1
回答
Logit函数的目的是什么?在建模过程的哪个阶段使用这个logit函数?
logistic-regression
在
logistic
回归
算法中,我们有两个显著的函数(或者说方程): 在
logistic
回归
模型的建立过程中,这些方程中的哪一个被使用我知道logit函数用于将
概率
值( b/w 0和1)转换为实数值( b/w -Inf到+Inf)。我想知道logit函数在
logistic
回归
建模过程中的真正目的。在
Logistic
回归
浏览 3
提问于2019-06-03
得票数 0
1
回答
信用卡限额的两步优化
logistic-regression
、
data-science-model
、
optimization
该模型的目标是允许我最小化违约的
概率
,考虑到这个变量和其他描述我客户特性的变量。确定这个问题的最佳方法是什么?我想到了两种可能性:用所有的外生变量而不是限制来训练一个模型(使用Y=Default/No Default),然后将生成的
概率
和极限作为唯一的两个变量对于这两种模型,应用程序数据集都应该使用限制变量的两个或多个可能值来重复客户,并获得每个客户重复的默认
概率
。这听起来对吗?
浏览 0
提问于2021-02-23
得票数 3
1
回答
Logistic
回归
系数的R解释
statistics
、
logistic-regression
全,但是当我看到这个自变量出现的百分比时,我就看到了相反的趋势。
浏览 4
提问于2016-02-09
得票数 0
回答已采纳
2
回答
为什么交叉熵是基于Bernoulli或Multinoulli
概率
分布的?
regression
、
loss-function
、
cross-entropy
、
logistic
当使用
logistic
回归
时,我们使用交叉熵作为损失函数。那么,我的问题是:为什么我们总是可以在
回归
问题中使用交叉熵,即Bernoulli?实际值和预测值是否总是遵循这样的分布?
浏览 0
提问于2021-11-08
得票数 1
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2
回答
为什么
logistic
回归
被称为
回归
?
machine-learning
、
classification
、
regression
、
logistic-regression
根据我所理解的,线性
回归
可以预测可以具有连续值的结果,而
logistic
回归
预测的结果是离散的。在我看来,
logistic
回归
类似于一个分类问题。所以,为什么叫
回归
? 还有一个相关的问题:
浏览 9
提问于2015-05-28
得票数 7
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1
回答
logistic
回归
和softmax
回归
做同样的事情吗?
machine-learning
、
logistic-regression
如果两者都做同样的事情,那么哪一个给我们更好的准确性?
浏览 0
提问于2016-09-20
得票数 3
回答已采纳
1
回答
非平衡数据集上的
Logistic
回归
与随机林
random-forest
、
logistic-regression
我使用
logistic
回归
和随机森林进行分类。通过对这些模型结果的比较,发现0,1和0,0.6之间的
logistic
回归
结果在
概率
输出上存在一定的差异。我不能分享数据集,但我怀疑这些算法的工作。随机森林如何产生小于0.6的
概率
?
浏览 0
提问于2020-07-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
直接支持多类的
Logistic
回归
machine-learning
、
logistic-regression
我的理解是,Softmax
回归
是
Logistic
回归
的推广,它支持多个类。 Softmax
回归
模型首先计算每个类别的分数,然后应用softmax函数对每个类别的分数进行
概率
估计。我的问题:,为什么我们不能用
Logistic
回归
对多个类进行更简单的分类,比如如果
概率
是0到0.3,那么A类,0.3到0.6,然后B类: 0.6到0.9,然后是C类等等。
浏览 4
提问于2017-10-12
得票数 1
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1
回答
在逻辑
回归
中,我应该在哪里使用
概率
对数,何时使用乙状结肠?
classification
、
logistic-regression
、
binary-classification
我最近对DS和ML很感兴趣,而
logistic
回归
是我学到的第一批算法。在我的第一个疗程中,有人说ln(p/(1-p) )用于
logistic
回归
。但后来我又上了一门课,被告知关于乙状结肠功能的
logistic
回归
。其中哪一种更适合于二进制分类?在哪里使用
概率
对数,在哪里使用乙状结肠?
浏览 0
提问于2022-01-12
得票数 1
1
回答
Logistic
回归
映射公式
logistic-regression
、
sigmoid
Sigmoid函数预测的
概率
值在0 & 1之间。在
logistic
回归
中,将预测
概率
映射为1或0的公式是什么?
浏览 0
提问于2022-01-01
得票数 0
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1
回答
Python Theano中的二进制输出神经网络
python
、
networking
、
theano
、
nnet
作为个人项目的一部分,我试图用自己的数据修改Theano文档()中给出的示例代码。classifier = MLP(rng=rng, input=x, n_in=49, n_hidden=n_hidden, n_out=1)Traceback (most recent call last):File "C:\Users\Asterios
浏览 3
提问于2014-05-19
得票数 4
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1
回答
二元输出的
logistic
回归
与分类的差异
classification
、
bigdata
、
logistic-regression
你好,所有的大数据/统计专家,谢谢
浏览 3
提问于2013-10-14
得票数 1
回答已采纳
4
回答
logistic
回归
与softmax
回归
的差异
algorithm
、
machine-learning
、
classification
、
logistic-regression
、
softmax
我知道
logistic
回归
适用于二元分类,而softmax
回归
则适用于多类问题.如果我用相同的数据训练多个
logistic
回归
模型,并将它们的结果归一化,得到多类分类器而不是使用一个softmax模型,
浏览 3
提问于2016-03-17
得票数 24
回答已采纳
3
回答
logistic
回归
实际上是一种
回归
算法吗?
algorithms
、
logistic-regression
回归
的通常定义(据我所知)是从给定的一组输入变量中预测一个连续的输出变量。它真的是一个
回归
算法吗?如果是,为什么?
浏览 0
提问于2014-06-19
得票数 23
回答已采纳
1
回答
预后
概率
的
Logistic
回归
或
回归
支持向量机
classification
、
predictive-modeling
、
regression
、
svm
、
logistic-regression
在这种情况下,预测应该被视为分类还是
回归
? 返回
概率
的
logistic
回归
是合适的还是支持向量机的
概率
,例如这?
浏览 0
提问于2018-08-16
得票数 1
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