文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

R语言在逻辑回归中求R square R方

也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？ 麦克法登R平方 在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归的标准命令。...据我所知，拟合的glm对象并没有直接给你任何伪R平方值，但可以很容易地计算出McFadden的度量。为此，我们首先拟合我们感兴趣的模型，然后是仅包含截距的null模型。...0.1320256（df = 2） 因此，即使X对Y = 1的概率有相当强烈的影响，McFadden的R2也只有0.13。...data < - data.frame（s = c（700,300），f = c（300,700），x = c（0,1）） SFX 1 700 300 0 2 300 700 1 为了使逻辑回归模型适合...伯努利 数据，并适合相同的逻辑回归模型。

4.5K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    逻辑回归中的代价函数—ML Note 36

    我们知道了其实逻辑回归进行分类问题，实质上是我们先有一个模型方程但是不知道方程的参数，我们通过确定参数来确定方程的具体的形式也就是决策边界，通过这个决策边界来对一堆东西进行分类。...这样凹凸不平的函数，我们在使用梯度下降法求解最小值的时候是极易陷入局部最优解的，非常讨厌！我们要想想另外更好的代价函数形式。 我们非常巧妙的构造以下这种形式的逻辑回归代价函数， ?...先来看y=1的情况，因为假设函数h的取值是在[0,1]之间的，所以log的取值是(-∞，0]，加上前面的符号就变成下图这个样子了： ?...换句话说，假设函数的值越接近于1（即越接近于真实值）代价函数越小。 那当y=0的时候，代价函数的图像是怎么一个样子呢？ ? 因为在y=0时，因为对代价函数的形式做了改变。...但是，因为前人的工作，我们已经知道有这样一个函数可以作为我们逻辑回归的代价函数了，那具体该怎样在这样的代价函数的基础上通过梯度下降法求得最优的参数呢？要解答这个问题还要往下接着看。 ?

    53040

    回调函数在Java中的应用

    回调函数在Java中的应用 In computer programming, a callback function, is any executable code that is passed as...关于回调函数(Callback Function)，维基百科已经给出了相当简洁精炼的释义。...Java的面向对象模型不支持函数，其无法像C语言那样，直接将函数指针作为参数；尽管如此，我们依然可以基于接口来获得等效的回调体验。...我们产品侧在调用mop下单接口后还会有后续逻辑，主要是解析mop下单接口的响应，将订单ID与订单项ID持久化到数据库中；由于mop下单接口耗时较多，就会导致我们产品侧接口响应时间延长，原本响应时间不到一秒...(Exception e); } 2 mop client sdk 异步下单接口 我们在mop client sdk层新增一个异步下单接口，所谓异步，无非就是将mop下单逻辑交由单独的线程去处理，从而避免阻塞产品侧主干业务线程

    3.6K10

    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...]的音译字,并不是因为这个算法是突出逻辑的特性....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。...w%5E%7BT%7Dx)],逻辑回归的函数呢,我们目前就用sigmod函数,函数如下: 公式中,e为欧拉常数(是常数,如果不知道,自行百度),Z就是我们熟悉的多元线性回归中的,建议现阶段大家先记住逻辑回归的判别函数用它就好了...KS曲线的纵轴是表示TPR和FPR的值，就是这两个值可以同时在一个纵轴上体现，横轴就是阈值，，然后在两条曲线分隔最开的地方，对应的就是最好的阈值，也是该模型最好的AUC值，就比如是上图的AUC=0.810

    2.9K20

    机器学习入门 9-6 在逻辑回归中使用多项式特征

    本小节主要介绍在逻辑回归算法中使用多项式特征以解决非线性数据的分类问题，并通过具体的编程实现。...a 在 逻 辑 回 归 中 使 用 多 项 式 特 征 上一小节介绍了对于分类问题比较重要的概念决策边界。...逻辑回归的决策边界本质上相当于在特征平面上找到一根直线（逻辑回归的决策边界是一根直线），用这根直线分割所有样本相对应的两个类别。...当添加多项式的逻辑回归中的多项式阶数也就是degree值越大，模型就会越复杂，模型更容易过渡的拟合训练数据，导致过拟合，而对应的决策边界就会越来越不规则。...在下一小节将会看到在逻辑回归算法中使用模型正则化这样的方式，与此同时，来看一下Sklearn中是如何封装逻辑回归算法的。

    1.6K30

    R语言ROC曲线下的面积-评估逻辑回归中的歧视

    p=6310 在讨论ROC曲线之前，首先让我们在逻辑回归的背景下考虑校准和区分之间的区别。 良好的校准是不够的 对于模型协变量的给定值，我们可以获得预测的概率。...它将具有良好的校准 - 在未来的样品中，观察到的比例将接近我们的估计概率。然而，该模型并不真正有用，因为它不区分高风险观察和低风险观察。这种情况类似于天气预报员，他每天都说明天下雨的几率为10％。...这个预测可能已经过很好的校准，但它没有告诉人们在某一天下雨的可能性是否更大或更低，因此实际上并不是一个有用的预测！...在R中绘制ROC曲线 set.seed（63126） n < - 1000 x < - rnorm（n） pr < - exp（x）/（1 + exp（x）） y 的逻辑回归模型只包含一个协变量，如果我们使用roc（y~x），ROC曲线看起来完全相同，即我们不需要拟合逻辑回归模型。这是因为只有一个协变量，拟合概率是唯一协变量的单调函数。

    1.1K30

    R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式

    p=6322 当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。...对于我们通常使用逻辑回归建模的二元结果，事情并不那么容易（至少在尝试使用图形方法时）。首先，Y对X的散点图现在完全没有关于Y和X之间关联的形状的信息，因此在逻辑回归模型中应该如何包含X....为了说明，使用R let模拟一些（X，Y）数据，其中Y遵循逻辑回归，其中X在模型中线性进入： set.seed（1234） n < - 1000 x < - rnorm（n） xb 逻辑回归的函数形式 这给出了 该图表明Y的平均值在X中不是线性的，但可能是二次的。我们如何将这与我们从X线性进入的模型生成数据的事实相协调？...解释是在逻辑回归中，我们将Y = 1的概率的logit建模为预测变量的函数，而不是概率本身。对于不接近零或一的概率，logit函数实际上非常接近线性，而在概率不接近零或一的数据集中，这不是问题。 ?

    2.5K20

    完全理解了平方损失函数，就是不理解 逻辑回归中的 对数损失函数 的深层逻辑。。

    对于在逻辑回归中遇到的对数损失函数立马会让很多同学陷入蒙圈的状态~ 这几天，就有一位可爱的同学问到：逻辑回归中，对数损失函数是什么？如何深层次理解其中的原理？...欢迎大家点个赞、转个发~ 首先，我们要了解逻辑回归是用来解决分类问题的一种机器学习方法。 在逻辑回归中，我们试图建立一个模型来预测一个样本属于某个类别的概率。...最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）的角度 在逻辑回归中，我们假设样本的类别服从伯努利分布，即每个样本属于正类的概率为 h_{\theta}(x^{(i)...损失函数的几何解释 在逻辑回归中，我们希望用一个线性决策边界将两类样本分开。...总结 在逻辑回归中，对数损失函数是用来衡量模型预测值与实际类别之间差异的重要指标。 通过最大化似然函数或者几何角度的解释，我们可以理解为什么选择对数损失函数作为逻辑回归的损失函数。

    43110

    神经网络在算法交易上的应用系列——时序预测+回测

    +回测 3、多变量时间序列预测 4、波动率预测和自定义损失函数 5、多任务和多模式学习 6、超参数优化 7、用神经网络增强传统策略 8、概率编程和Pyro进行预测 欢迎大家关注公众号查看此系列。...前言 在第二部分中，我们想描述更正确处理金融数据的方法。与前一篇文章相比，我们想展示不同的数据标准化方法，并多讨论些过拟合的问题（在处理具有随机特性的数据时肯定会出现过拟合问题）。...在结论部分，我们将给出一些有助于解决回归问题的小提示。 ? 回测 请想起通常我们为什么处理这些时间序列？我们想要建立一个交易系统，这意味着它必须做一些交易——买卖股票，希望能使投资组合增值。...逻辑是这样的： if np.argmax(pred) == 0 and not self.long_market: self.long_market = True signal =...蓝色的图显示了组合净值的增长(哇，在1.5年里增长了3%)，黑色的图显示了收益，红色的图-回撤（亏钱的时期）。 讨论 乍一看，结果很烂。

    1.8K41

    逻辑回归的介绍和应用

    逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。...虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。...逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 1.1 逻辑回归的应用 逻辑回归模型广泛用于各个领域，包括机器学习，大多数医学领域和社会科学...逻辑回归模型也用于预测在给定的过程中，系统或产品的故障的可能性。还用于市场营销应用程序，例如预测客户购买产品或中止订购的倾向等。...在经济学中它可以用来预测一个人选择进入劳动力市场的可能性，而商业应用则可以用来预测房主拖欠抵押贷款的可能性。条件随机字段是逻辑回归到顺序数据的扩展，用于自然语言处理。

    25010

    机器学习 | 逻辑回归算法（二）LogisticRegression

    应用极大似然估计法估计模型参数，从而得到逻辑回归模型。逻辑回归的损失函数求最小值，就是根据最大似然估计的方法来的。并使用梯度下降法求解损失函数。...Lasso可以把这些不重要变量的系数压缩为0，既实现了较为准确的参数估计，也实现了特征选择即降维。 在逻辑回归中，同样也使用了L1正则化来做特征选择。...嵌入法的模块SelectFromModel在尽量保留原数据上的信息筛选出让模型十分高效的特征，让模型在降维后的数据上的拟合效果保持优秀。...通过画出threshold的学习曲线，观察不同的threshold下模型的效果如何变化。这种情况不是在使用L1正则化选择特征，而是使用模型的属性coef_中生成的各个特征的系数来选择。...---- 在逻辑回归理论篇有介绍利用梯度下降法求解损失函数，损失函数沿着下降最快的方向，即梯度向量的反方向，按照一定的步长不断迭代，直至下降到最小值时停止迭代。

    1.2K10

    同步回调的 Java 实现：详解及应用

    本期文章，我们将深入探讨 Java 中同步回调的实现。我们会结合代码实例，详细解析如何在 Java 中使用同步回调，并剖析其在实际开发中的应用场景、优缺点和测试用例。...它通常分为同步回调和异步回调： 同步回调：调用者在调用回调方法时会等待其执行完成，然后才继续后续逻辑。回调的执行在调用者的上下文中同步进行，执行顺序是线性的。...异步回调：调用者在触发回调方法后不会等待回调的执行结果，而是直接继续执行主逻辑，回调方法会在另一个线程或事件触发器中完成。 同步回调常用于希望控制执行顺序、确保任务按步骤完成的场景中。...，尤其在回调逻辑较为简单的情况下，非常适合使用。...优缺点分析 优点 简单易理解：同步回调因为其顺序执行的特性，逻辑清晰，便于维护。 执行顺序可控：由于回调是在主线程中执行的，开发者可以确保任务按顺序完成。

    24221

    回撸Rust China Conf 2020 之《浅谈Rust在算法题和竞赛中的应用》

    Rust中文社区采用直播并提供视频回放，为所有Rustacean提供了绝佳的、宝贵的学习资料。 本篇回撸一把《浅谈Rust在算法题和竞赛中的应用》，琳琅满目的特性和应用，让人爱不释手。...的Option解包能力的应用：LeetCode 7 整数反转。...10; } Some(ret) }().unwrap_or(0) } } 3 std::iter::Iterator::fold的应用...在ASCII范围的场景（大多数LeetCode字符串题目），每个字节通常对应一个拉丁字符，CRUD都非常方便。...(13u8.saturating_sub(127), 0); 讲者在分析LeetCode 《1512 好数对的数目》一题中应用了该方法。但是就该题目来说，本文给出一种更加简单的解法，一次迭代即可。

    78140

    【Android 应用开发】Android中的回调Callback

    回调就是外部设置一个方法给一个对象, 这个对象可以执行外部设置的方法, 通常这个方法是定义在接口中的抽象方法, 外部设置的时候直接设置这个接口对象即可....例如给安卓添加按钮点击事件, 我们创建了OnClickListener接口 实现了其中的onClick方法, 在合适的时机(按钮被点击的时候) , 就会执行我们实现的onClick()方法....这个方法就被回调了 .  1. 如何定义一个回调 a. 定义接口 : 在类中定义一个Interface, 并在接口中定义一个抽象方法; b. 接口对象 : 在类中定义一个该接口的成员变量; c....设置对象 : 在类中定义一个公共的方法, 可以设置这个接口的对象, 调用该方法给接口对象成员变量赋值; d. 调用方法 : 在合适的位置调用接口对象中的方法; 2....代码实例 public class Employee { /* * 定义回调接口的成员变量 */ private Callback mCallback; /* * 声明回调接口 *

    1.5K30

    破解魔术的秘密（三）——逻辑推理在《三叠感应》魔术中的应用

    应用知识，排除可能 按照魔术师的说法，魔术师是通过透视扑克牌完成的表演，这显然是不符合基本的物理规律的，必然不对，因此可以轻易断定必定用了什么其他的方法。...如果真的透视，那显然会更干净地一张张依次看的。于是透视的牌，在透视后说了花色点数以后又看了一下确定，那前两张其实是有机会看到再说花色点数的。...总结与预告 以上就是逻辑推理方法在破解魔术中的应用，而如果你深入思考会发现，这套步骤也完全适用于几乎任何需要用批判性思维进行一番思辨的问题，各种自然科学，社会科学的研究，甚至日常生活中事物的理解，都可以按照这个思路来思考...这里可以再给几个魔术的例子，其中有两个在之前的文章中已经提到过，看看你能否从中总结出从魔术角度，它们共同的秘密。...文章内容涵盖互联网，计算机，统计，算法，NLP等前沿的数学及应用领域；也包括魔术思想，流程鉴赏等魔术内容；以及结合二者的数学魔术分享，还有一些思辨性的谈天说地的随笔。

    37630

    C语言回调函数的概念及其应用

    打一个简单的例子就是说，如果我们在一个 RTOS 的基础上去编写应用程序，编写应用程序的这一层就是应用层，也可以说是高层，那 RTOS 内核所处的就是内核层，也可以说是底层。...在编写应用程序的时候，我们可以函数调用的形式来在高层调用底层的函数来实现相关的功能，但是底层的程序在使用过程中，一般是不进行改动的，也就无法通过普通函数调用的方法去调用在高层定义的函数，而回调函数则能解决这一问题...回调函数的实现 对于回调函数一种比较简单的理解也就是将一个函数指针以参数的形式传递给另一个函数，在这里不对函数指针的概念进行展开讲解，笔者在《C 语言跳转表的实现及在嵌入式设备中的应用》中简单地描述了函数指针的概念...= NULL) { WatchdogExpired(); } } 上述便是回调函数的一个简单例子，下面笔者将分析回调函数在 rtthread 上的一个应用。...既然可以注册回调函数了，那么我们就可以在应用层定义一个回调函数，这里以看门狗喂狗为例，实现代码如下： static void idle_hook(void) { /*喂狗操作*/ rt_device_control

    1.3K20

    企业架构的底层逻辑系列课04-平台+应用的技术架构规划逻辑

    在前面讲企业架构规划底层逻辑的时候，我已经先后分享了业务架构、应用架构、数据架构各自的底层逻辑，以及三个架构之间的关系，今天我接着把企业架构规划中技术架构规划的关键的内容给大家做一个简单的讲解。...在最早的企业架构规划技术架构规划的时候，我们更多的是做的IAAS虚拟化资源池的整体的IT物理部署架构的规划，在这个部署架构规划里面，我们会去考虑数据库的集群，应用中间间的集群，负载均衡，上层的核心网交换机这些内容...但是到了IT逻辑架构规划，往往就会去关心我的数据库服务器有几台，消息服务器有几台，缓存服务器有几台，我上一层的APP应用集群有几台，它是会形成一个类似于功能架构图这么一个IT的逻辑架构规划视图。...还有一块内容就是狭义的技术架构规划，就是我在整个应用开发的过程中，对于我的存储和持久化层，应用层逻辑层，包括前端展示层究竟应该用到哪一些技术，这些技术体系把它形成一张完整的分层的技术架构图，这也是可以把它纳入到企业架构规划技术架构规划里面...，比如，在数据持久层会用到结构化数据库，非结构化数据库， redis缓存、activeMQ的消息中间件，在应用层会用到springcloud微服务开发框架，还会用到API网关，在前端，我会用到VUE前端技术

    4200
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券