coef_在逻辑回归中的应用

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python、scikit-learn、logistic-regression

训练后使用上述数据并打印coef_ y = df["pass"].values>>> array([[2.0648521 , 1.89582556]]) 据我所知，coef_是研究过的每个x变量的权重。因为x变量的如此低的

浏览 53提问于2021-01-31得票数 0

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为什么我的Sklearn LogistricRegression模型可以100%正确地预测？

python、python-3.x、pandas、scikit-learn、logistic-regression

我有一个3420行x13列的Pandas DataFrame，我试图预测标签'FTR‘是1还是0。为此，我使用Scikit learn的LogisticRegression。我的问题是，我的模型预测100%正确，这似乎是不正确的。LogReg.predict(X_test) 打印出分类报告显示如下：如果有人能告诉我为什么我能得到100%的成绩

浏览 5提问于2020-03-15得票数 0

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逻辑在函数递归中的应用

java、recursion、computer-science、traversal

我把这个机器人放在地图(图)中的某个节点上。机器人可以调用giveMeMapCopy()方法来获取他所在的整个地图的副本。我想给我的小机器人一个函数，它可以使用宽度优先遍历来找到到出口节点的最短路径。下面是这样一幅地图的例子：我在YouTube上看过关于如何首先遍历图的宽度的视频，所以我很清楚需要做什么。问题是，我发现很难使我的逻辑递归。} } catch

浏览 0提问于2013-01-26得票数 4

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对数概率对倾斜数据的影响

logistic-regression、transformation、logarithmic、logistic

通过去除数据中的偏斜，获取概率日志是否在因变量与自变量的概率之间产生线性关系？这就是为什么我们在逻辑回归中使用概率对数的原因之一吗？如果是，那么在逻辑回归中是否没有必要对数据值进行日志转换？

浏览 0提问于2022-04-10得票数 1

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SGDClassifier :获取每个训练步骤的权重和偏差

scikit-learn

我想得到coef_ (权向量)和intercept_ (偏差)的每一个迭代或训练步骤为sklearn.linear_model.SGDClassifier。谢谢:)

浏览 0提问于2020-05-01得票数 1

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为什么在SPSS多元回归中一个自变量会被丢弃？

linear-regression、logistic-regression、spss

我在SPSS中运行线性多元回归和逻辑多元回归。谢谢你的帮忙!

浏览 261提问于2019-07-22得票数 0

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逻辑回归K-持有交叉验证:如何为coef_创建一个drameframe

python、scikit-learn、logistic-regression、cross-validation

Python3.54 1 4 4 4 4 4 4 5 Speed 0.08993

浏览 2提问于2017-03-05得票数 3

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获取logit模型的系数

python、scikit-learn

亲爱的斯塔克溢出用户： return_train_score=True, scoring='roc_auc') 模型不仅是逻辑，而且我有不同的步骤。我想得到logit<

浏览 0提问于2020-10-23得票数 0

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为什么根的发现在Logistic回归中很重要？(即牛顿拉夫森)

machine-learning、logistic-regression、optimization、gradient-descent

我想问，在logistic回归中找到根的主要原因是什么(也就是为什么我们在logistic回归中使用牛顿拉夫森方法)。我理解牛顿拉夫森方法的基本原理，但我不明白寻找根或使用二阶导数的重要性。我知道牛顿·拉夫森的想法，我想知道为什么我们要用这个方法去寻找函数的零点或根呢？以逻辑回归为例，它想告诉我们什么？

浏览 0提问于2018-05-02得票数 3

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套索-在scikit坐标下降中选择初始点

python、graph、scikit-learn

我的问题在scikit中的Lasso上是相当普遍的：scikit给出的解决方案依赖于起点(它是d零系数的向量)。除了修改这个库之外，您还知道另一个库可以自由地选择起点吗？或者，也许我在scikit中遗漏了一个明显的选项来选择起点？

浏览 0提问于2014-10-01得票数 5

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逻辑回归返回过多的系数

python、pandas、scikit-learn、logistic-regression

当使用linear_model.LogisticRegression()函数获得3个预测变量(X)相对于因变量(y)的3个回归系数时，我调用logref.coef_函数来查看每个系数，结果出现了大约200它是如何设法注册比我最初输入的功能更多的功能的？我知道我只能有3个变量与每个预测变量相对应。显示了：dataframe.head()的输出import pandas as pdfrom sci

浏览 0提问于2020-04-03得票数 2

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如何在(GridSearchCV)拟合模型后打印估计系数？(SGDRegressor)

python、scikit-learn

我是scikit-learn的新手，但它做到了我所希望的。现在，令人抓狂的是，唯一剩下的问题是，我不知道如何打印(或者更好地，写入一个小文本文件)它估计的所有系数，它选择的所有特征。与SGDClassifier相同，但我认为对于所有可以拟合的基础对象，无论是否有交叉验证，它都是相同的。完整的脚本如下。

浏览 0提问于2014-06-24得票数 12

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在逻辑回归中，r如何计算p值？

在二项逻辑回归中，R计算的p值是什么类型的，这是在哪里记录的？当我阅读?glm()的文档时，我发现没有提到p值的计算。

浏览 3提问于2013-04-02得票数 2

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[r]：解释微光的结果，重新转换估计

r、glm

编辑:我目前正在写我的硕士论文，主题是某种杀虫剂对大黄蜂群体的影响。例如，我正在检查与对照相比，接触杀虫剂的蜂群中是否更普遍地出现了受损/发病的蜜蜂。 structure(l

浏览 35提问于2015-08-05得票数 0

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Logistic回归Scikit-学习获得分类系数

machine-learning、scikit-learn、logistic-regression

我正在做多类分类并应用Logistic回归logistic.fit(InputDATA,OutputDATA) coef_：用于线性回归问题的数组、形状( n_features )或(n_targets，n_features)估计系数。如果在fit (Y2D)中传递多个目标，

浏览 7提问于2015-07-22得票数 8

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如何使用tanh代替sigmoid在sklearn逻辑回归中的应用

python、machine-learning、logistic-regression、activation-function

有没有办法用tanh运行sklearn的逻辑回归？我知道标签为{-1,1}时tanh更好，标签为{0,1}时sigmoid更好。如果我不能实现逻辑回归，那么从{-1,1} -> {0，1}转换标签会提高使用sigmoid激活函数的逻辑回归的性能吗？

浏览 34提问于2021-05-10得票数 1

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logistic回归的特征范围

machine-learning、classification、logistic-regression、feature-selection、normalization

我们知道这是一种有监督的方法，在训练和测试数据中都需要计算特征值。有六个特征。虽然产生这些特征值的函数是不同的，它们的最大值可以是1，但是有四个特征(包括训练和测试数据)的值很低。例如，它们的范围在0到0.1之间，从来不等于1，甚至超过0.1！因此，这些特征的价值是非常接近的。其他特性是正常分布的(它们的范围在0到0.9之间)。因此，这两种特征之间的差异很大，我认为这给logist

浏览 0提问于2016-02-07得票数 1

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如何在R中存储标准错误？

r、regression、standard-error

我正在尝试存储我在R中运行的一些回归的标准误差。我已经知道，当存储系数时，我可以这样做：beta1 <- coefficients(regression)["x"] 但是，我如何在同一回归中为标准误差复制此过程？

浏览 4提问于2021-10-25得票数 0

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我是编程新手，在一列上回归多列时遇到了困难。数据帧由大约200种证券组成。我希望在特定列上回归每个安全性(stock1回归到stock4上，stock2回归到stock4上，stock3回归到stock4上，等等) 然后，我想要一个新的回归系数和证券的数据框架。np.array(df.y).reshape(-1,1) beta = lambda x: list(regr.fit(np.array(x).reshape(-1,1), y_regression).

浏览 11提问于2020-07-03得票数 0

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Logistic回归中的排序

在逻辑回归中，SAS可以选择使用“降序”选项来建模1而不是0。在R中有没有什么方法，我们可以做同样的事情？我使用的代码如下：你好，Ari

浏览 0提问于2011-07-29得票数 4

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