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沙龙
1
回答
Logistic
回归
-如
何用
多个
特征
来
拟合
模型
并
显示
系数
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
regression
我用一个或两个
特征
来
拟合
逻辑
回归
: X = df[["decile_score", "age"]]
logistic
_age_model.fit(X_train, y_train) beta_1, beta_2+ {beta_2
浏览 20
提问于2021-03-25
得票数 1
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1
回答
使用
logistic
回归
时学习重要
特征
的误差
python
、
scikit-learn
、
classification
下面的代码使用随机森林
模型
为我提供了一个
显示
特性重要性的图表:import matplotlibX_test.columns) 然而,对于一个
logistic
回归
模型
,我也需要这样做。
浏览 1
提问于2021-03-22
得票数 2
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1
回答
我们能计算“拥抱脸”中
特征
的重要性吗?
nlp
、
huggingface-transformers
、
bert-language-model
我们可以在
回归
数据集上
拟合
一个LinearRegression
模型
,
并
检索包含每个输入变量的
系数
的coeff_属性。这些
系数
可以为粗略的
特征
重要性评分提供依据。这假设输入变量具有相同的比例,或者在
拟合
模型
之前已经进行了缩放。 伯特呢?我们能从
模型
中提取coef_变量
并
使用它
来
计算文本分类任务中的
特征
重要性,
如
LinearRegression<e
浏览 2
提问于2021-12-27
得票数 2
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2
回答
如何处理过度装配
classification
、
logistic-regression
、
overfitting
、
regularization
我想建立一个预测
模型
。问题是,我有一个小的dataSet的shape=(89, 21),这可能会导致过度
拟合
.问题(20个自变量)。
浏览 0
提问于2020-06-28
得票数 4
1
回答
双峰结果数据的线性
回归
machine-learning
、
python
、
scikit-learn
、
regression
、
feature-selection
我有一个数据集,有3,000个
特征
和持续的时间因变量,有18,000个实例。因变量直方图
显示
它们具有双峰分布。我正在构建预测时间的线性
回归
模型
,但是没有一个
模型
能够进行预测;所有
模型
的R^2值都是0。我绘制了
模型
的残差,
并
验证了它们是正态分布的。我使用Lasso
系数
的权重来过滤我的数据框架,这样我就可以使用预测中最重要的特性,但这是行不通的。我使用feature_importance_方法为XGBoost做了类似的事情,但这也没有帮助
浏览 0
提问于2019-11-06
得票数 4
1
回答
当rms中的lrm函数的一个应用程序不适合时,如何防止模拟崩溃?
r
、
convergence
、
rms
在每次迭代中,我使用Harrell的rms包中的lrm函数
拟合
加权
logistic
回归
模型
。用lrm(y ~ x,weights=wt,x=T,y=T)对
模型
进行
拟合
。从
拟合
后的
模型
中提取
回归
系数
和估计标准差等信息。我希望通过仅在安全的情况下评估函数来防止模拟崩溃。不知何
浏览 0
提问于2015-01-09
得票数 0
1
回答
R's nnet包中的函数多项式是多项式
logistic
回归
还是Poisson
回归
?
r
、
poisson
、
multinomial
、
nnet
来自R中nnet包的多项式()函数的文档说,它“通过神经网络
拟合
多项对数线性
模型
”,并且“响应应该是一个包含K列的因子或矩阵,它将被解释为每个K类的计数”。甚至当我在这个问题上为nnet添加一个标签时,描述说它是用于
拟合
“多项对数线性
模型
”的软件。然而,实际上,我看到的每一种资源都把它当作是一种多项式
logistic
回归
。简而言之,每个人都以相对于参考值(
如
logistic
回归
)的日志赔率
来
解释结果,而不是用日志预期
浏览 6
提问于2021-11-28
得票数 2
2
回答
指标间相关性的机器学习算法
algorithm
、
machine-learning
、
dataset
、
data-science
、
correlation
我有一个数据集,其中有几个与一些地理实体有关的指标,我想研究影响指标A(其他指标之一)的因素,.I需要确定哪些指标对它的影响最大(相关性)--我应该使用哪一种ML --我希望对我的指标A有一种评分函数,以使它能够预测
浏览 3
提问于2022-07-06
得票数 -1
1
回答
用MATLAB实现
Logistic
回归
matlab
、
statistics
、
regression
我需要使用
logistic
回归
来建立一个
模型
来
预测一个行的响应,
并
找到预测的准确性、敏感性和特异性。 是否有关于如何执行此操作的代码示例?
浏览 5
提问于2013-05-08
得票数 2
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2
回答
预处理螺旋数据集以用于
Logistic
回归
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
preprocessor
我一直在试验一系列算法,
如
KNN,Kernel SVM等。我想尝试使用
特征
工程,预处理等
来
提高
Logistic
回归
的性能。 我也在使用scikit learn
来
做所有的分类。我完全理解
Logistic
回归
不是解决这类问题的合适算法。这更像是对预处理和其他
特征
工程/提取方法的学习练习,看看我可以在多大程度上改进这个特定的
模型
。 以下是我将用于分类的示例数据集。任何关于如何操作数据集以在
Logistic
浏览 44
提问于2021-07-12
得票数 0
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1
回答
切分与解释变量效果的差异
logistic-regression
、
methodology
在离散选择
模型
中,根据特定的“标准”分割我的样本,
并
研究解释变量对每个片段的影响,与在未分割的人口中添加“标准”作为另一个解释变量有什么不同?比如说,我想建立一个使用MNL的通勤模式选择
模型
,当我通过性别来划分我的人口,
并
研究各种解释变量的影响,而添加性别作为另一个解释变量在整个未分割的人口中时,这有什么区别呢?
浏览 0
提问于2017-07-26
得票数 1
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1
回答
每类多值范畴
特征
的
Logistic
回归
模型
python
、
feature-selection
、
logistic-regression
、
categorical-data
我正在研究一个保险用例,以构建一个逻辑
回归
分类器
来
预测保单是否会失效。该数据集具有超过20个策略的分类功能。每个分类特性本身可以有
多个
值,其中每次只有一个适用于策略。该操作有助于识别一些虚拟
特征
,
如
产品类型的特定值、更新类型、业务来源等与目标
特征
高度相关。利用这些虚拟
特征
变量,我训练了我的
logistic
回归
分类器,它的准确率为94%,准确率为81%,召回率为98%,AUC值下的面积为0.98,我认为这是一个
模型
过度
浏览 0
提问于2019-12-22
得票数 2
1
回答
我需要帮助
来
应用引导程序
r
、
statistics-bootstrap
我已经应用了套索和岭
回归
,找到了最优的λ,并重新构建了
模型
。但我不明白在那之后我该做什么。“。对于糖尿病数据集(上传到Moodle),我们希望使用10个
特征
(X变量)
来
预测prog (Y),这是基线后一年疾病进展的定量评估。变量prog是数据中的最后一列。在
拟合
岭
回归
和套索之前,不要忘记标准化所有的X变量,使它们在相同的尺度上。使用岭
回归
和套索预测程序。在两个
回归
中,使用交叉验证选择最优的λ。最优λ将对应于最小CV误差。对于最优的lambda
浏览 2
提问于2021-11-26
得票数 0
1
回答
使用scikit的文本分类-学习:如何从泡菜
模型
中获取新文档的表示
machine-learning
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
tf-idf
、
document-classification
我有一个文档二项式分类器,它使用训练文档集的tf-国防军表示,并将
Logistic
回归
应用于它:我将
模型
保存在泡菜中,
并
使用它对新文档进行分类: text_model = pickle.load(
特征
+频率)?文I使用predict_pr
浏览 4
提问于2018-02-02
得票数 1
回答已采纳
2
回答
logistic
回归
对测试数据不平衡与训练的不良分类性能
classification
、
logistic-regression
、
class-imbalance
我试图将
logistic
回归
模型
拟合
到高维(约15k)的不平衡数据集(0.5/99.5)。我用随机森林
来
选择最重要的200个
特征
。观测值在120 K左右。当我对基于数据集的
logistic
回归
模型
进行
拟合
时(使用Smote进行过采样),在训练f1时,查全率和准确率都很好。但在测试中,精度分数和f1都很差。我在想我能用什么样的方法
来
提高性能呢? 我目前正在尝试不同的不平衡数据集的抽样方法,也
浏览 0
提问于2017-03-27
得票数 7
回答已采纳
1
回答
python包中的状态
模型
,如何准确地处理重复的特性?
python
、
r
、
glm
、
logistic-regression
我的问题是,使用哪种状态
模型
来
获得MLE?特别是该算法如何处理重复
特征
的情况?## fit
logistic
regrssion fit.summary() 估计
系数
与真实值(=0.5
浏览 1
提问于2016-05-27
得票数 0
回答已采纳
2
回答
用于
回归
的SKlearn (Scikit Learn)多元
特征
选择
machine-learning
、
scikit-learn
、
feature-selection
我想使用一种
特征
选择方法,在这种方法中,简单的线性
回归
考虑了
特征
的“组合”或“
特征
之间”的交互作用。 SelectKBest只查看目标的一个
特征
,一次一个,
并
根据皮尔逊的R值对它们进行排名。递归
特征
消除首先使用我的所有
特征
,
拟合
线性
回归
模型
,然后剔除绝对值
系数
最小的
特征
。我不确定这是否解释了“
特征
之间”的交互作用……我不这么认为,因为它只是一次踢
浏览 3
提问于2016-09-10
得票数 1
2
回答
我们如何区分相关的和不相关的
特征
/变量?这与
回归
分析有关吗?
regression
、
correlation
、
correlated
、
curvi-linear
相关术语和非相关术语在数据科学中经常使用,
并
被理解为它们代表相关
系数
。这条路对吗?
浏览 0
提问于2023-03-15
得票数 0
1
回答
朴素贝叶斯与
Logistic
回归
误差率
machine-learning
我一直试图找出这两个
模型
的错误率和
特征
数量之间的相关性。我看了一些视频,视频的创作者说,一个简单的
模型
比一个复杂的
模型
更好。所以我想,我拥有的功能越多,错误率就越高。我也很好奇,特性与
Logistic
回归
的错误率有什么关系。
浏览 0
提问于2013-10-02
得票数 7
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2
回答
二元因变量和二元(或范畴)
特征
的
logistic
回归
或密度估计
logistic-regression
、
categorical-data
、
binary
、
binary-classification
、
density-estimation
在实践中,单热编码会导致二进制
特征
中的共线性,所以为了简单起见,让我们假设我们只有D二进制
特征
。其目的是估计t=1的概率。 原则上,我可以使用
logistic
回归
。我认为这应该类似于
logistic
回归
,因为这两种方法都假定了二项式似然函数。然而,
logistic
回归
假设日志概率是输入变量的线性函数(在密度估计过程中不假定)。当然,一个不同之处在于,
logistic
回归
的估计方法是迭代的,因此在某些情况下可能存在收敛
浏览 0
提问于2021-07-06
得票数 0
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