展开

关键词

logistic

logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等。例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是--是否胃癌,即“是”或“否”,为两分类变量,自变量就可以包括很多了,例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的,也可以是分类的。通过logistic回归分析,就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。

相关内容

  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区「校园大使」招募开启!报名拿offer啦~

    我们等你来!

  • logistic回归

    深入解读logistic回归结果(一):回归系数,or (2016-03-08 06:40:50) 转载▼ 标签: logistic回归 教育 杂谈 分类:统计理论 logistic回归虽然名字叫”回归”,但却是一种分类学习方法。 使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素。 一 从线性回归到logistic回归线性回归和logistic回归都是广义...
  • Logistic回归

    基于logistic回归和sigmod函数的分类在machine learning课程中,对于线性回归是以房价预测为例子进行说明的,但若要做的是分类任务该怎么办? 答案在广义线性模型中:只需找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来。 利用logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线...
  • 深度学习 || 10 Logistic回归

    线性模型——logistic回归logistic回归(logistic regression,lr)是一种常用的处理两类分类问题的线性模型。 在本节中我们采用 以符合logistic回归的描述习惯。 为了解决连续的线性函数不适合进行分类的问题,我们引入非线性函数 来预测类别标签的后验概率 。 其中 通常称为激活函数(activation function)...
  • 理解 logistic 回归

    导言logistic 回归是一种至今仍被广为使用的机器学习算法,虽然看似简单,但是很多人对它的认识存在某些误区,包括市面上的一些技术文章。 在今天这篇文章中,sigai 将对 logistic回归的某些关键点进行阐述,帮助大家加深对这种算法的理解。 logistic回归简介logistic回归由cox在1958年提出,它的名字虽然叫回归...
  • python logistic回归

    logistic回归--因变量一般有1和0两种取值,将因变量的取值范围控制再0-1范围内,表示取值为1的概率。 岭回归--要求自变量之间具有多重共线性,是一种改进最小二乘法的方法。 主成分回归--要求自变量之间具有多重共线性,是对最小二乘法的方法的改进,可以消除自变量间的多重共线性。 一般自变量和因变量之间存在线性...
  • Logistic Regression

    本文简单介绍一下logistic regression的定义和原理。 对于(linear regression)线性回归模型,输入$x$,网络参数为$w$和$b$,输出值为$y$,是个连续值。 但是分类问题最终的输出值应该为离散的,那么如何转化为分类问题呢? 可以考虑增加一个$sigma$函数,变为$y=sigma(wx+b)$,这个$sigma$也叫sigmoid函数或logistic...
  • logistic回归建模指南

    昨天的logistic回归:从生产到使用【上:使用篇】(在微信公众号“数说工作室”中回复“logit1”查看),有不少数说网友们建议把最后的建模指南图单独发一下。 另外对logistic的拟合原理(涉及到梯度下降、极大似然等等的有关概念),以及python等语言的编程实现感兴趣的,可以等待【下:生产篇】吧~本图包括建模思路...
  • 理论:Logistic使用前提

    比如假设你会采用10变量,理论上,你例子中的高血压患病者应该为100名,你的总样本数应该至少在200以上。 2.特征问题可以为连续变量,可以为分类变量。 但是需要考虑实际情况,比如年龄变量,假设训练的logistic结果系数为1.03,那么解释的结果就是每高一岁多0.03的风险会得高血压,但是这是无意义的,不如根据分布...
  • 第七章 Logistic 回归

    我们使用同线性回归的梯度下降法同样的监控方法,监控logistic回归的梯度下降法是否收敛。 当使用梯度下降法来实现logistic回归时,我们有这些( θ。即,θ_0 ~ θ_n)不同的参数要用这个表达式(logistic的梯度下降法)来同时更新这些参数。 实现的方式有2中: 1,使用for循环,从 0 ~ n 逐个更新 2,使用向量化的...
  • 造出一艘logistic模型 | 【logistic从生产到使用】(下) | 数说 · 算法

    前几天飞扬博士更新了一篇算法文章,关于softmax regression的,它是logistic模型的扩展,因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易,因此在发softmax regression之前,重新复习一下logistic模型。 一句话介绍:logistic regression,它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性,并且使用优势(odds...
  • 造出一艘logistic模型 | 【logistic从生产到使用】(上) | 数说 · 算法

    前几天飞扬博士更新了一篇算法文章,关于softmax regression的,它是logistic模型的扩展,因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易,因此在发softmax regression之前,重新复习一下logistic模型。 一句话介绍:logistic regression,它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性,并且使用优势(odds...
  • 数据分析之Logistic回归

    所有的线性回归分析中,因变量的类型都是连续变量,如果需要预测的变量类型为分类变量,则需要采用回归分析中的logistic回归。? 文黄成甲logistic回归是针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法,属于概率型非线性回归。 在线性回归中,因变量是连续变量,那么线性回归能够根据因变量和自变量之间存在的...
  • Logistic回归损失函数证明

    在理解logistic回归算法原理中我们指出了logistic回归的损失函数定义(在这里重新约定符号): ? 而对于全体样本集的成本函数,就可以表示为: ? 与损失函数不同的是,它描述了在全体样本上集上,模型的参数w和b与优化目标之间的关系,在这两个公式中,成本函数其实是损失函数的平均值。 那么我们先看一下对于损失...
  • Python数据科学:Logistic回归

    所以本次的数据预测,也选取的是一个二分类变量(是否违约)。 01logistic回归logistic回归通过logit转换将取值为正负无穷的线性方程的值域转化为(0,1),正好与概率的取值范围一致。 具体公式就不列举了,此处点到为止。 想了解更多,可以查阅相关资料或书籍。 logistic回归是通过构建logit变换,从而进行概率预测...
  • Logistic回归与梯度下降法

    与一些影响因素? 之间关系的一种多变量分析方法。 通常的问题是,研究某些因素条件下某个结果是否发生,比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。 在讲解logistic回归理论之前,我们先从lr分类器说起。 lr分类器,即logistic regression classifier。 在分类情形下,经过学习后的lr分类器是一组权值?...
  • 解释Logistic回归背后的直觉

    注意:这是一篇试图向不完全熟悉统计数据的读者解释logistic回归背后的直觉的帖子。 因此,你可能在这里找不到任何严谨的数学工作。 logistic回归是一种涉及线性判别的分类算法。 那是什么意思? 1. 与实测回归法不同,逻辑回归不会尝试在给定一组输入的情况下预测数值变量的值。 相反,输出是给定输入点属于某个类的...
  • 机器学习实战之Logistic回归

    本文尽量以最简单易懂的叙述方式,以少讲公式原理,多讲形象化案例为原则,给读者讲懂logistic回归。 如对数学公式过敏,引发不适,后果自负。 logistic回归原理与推导logistic回归中虽然有回归的字样,但该算法是一个分类算法,如图所示,有两类数据(红点和绿点)分布如下,如果需要对两类数据进行分类,我们可以...
  • 机器学习实战之Logistic回归

    本文尽量以最简单易懂的叙述方式,以少讲公式原理,多讲形象化案例为原则,给读者讲懂logistic回归。 如对数学公式过敏,引发不适,后果自负。 logistic回归原理与推导 logistic回归中虽然有回归的字样,但该算法是一个分类算法,如图所示,有两类数据(红点和绿点)分布如下,如果需要对两类数据进行分类...
  • R分类算法-Logistic回归算法

    逻辑回归 logistic regression所谓lr,就是一个被logistic方程归一化后的线性回归,可以将非线性的问题转化为线性问题。 优点: 算法易于实现和部署,执行效率和准确度高 缺点:离散型的数据需要通过生产虚拟变量的方式来使用。 r api glm(formula,data)formula 建模表达式data训练数据glm会自动帮我们把变量离散化...
  • 生成Logistic回归的学习曲线(1 个回答)

    代码的恢复工作正常。 #plotting the curveestimator =logisticregression() ()train_sizes,train_scores,valid_scores = plot_learning_curve(estimator,logistic learning curve ,trainfeat, trainlabels, cv=5, n_jobs=4,train_sizes=)print(train_sizes)plt.show()...

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券