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R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

= ",")看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量，> str(credit)'data.frame': 1000 obs. of  21 variables: $ Creditability...9 0 0 0 0 0 3 3 ...让我们将分类变量转换为因子变量，> F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20)> for(i in F) credit...，此处略有改善，后者仅考虑了五个解释变量。...R语言在逻辑回归中求R square R方R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和...R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险

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深入剖析时序Prophet模型：工作原理与源码解析｜得物技术

其思想是对于N个观测样本来说使得其发生概率最大的参数就是最好的参数。...具体各项公式可以参考附录中的文章以及官方论文。其中季节项、节假日项、外部因子项可以统一视为回归因子，除了构造特征的方法不同以外，在模型训练和预测阶段都是一样的处理方法。...5); m ~ normal(0, 5); delta ~ double_exponential(0, tau); sigma_obs ~ normal(0, 0.5); beta ~...以线性趋势为例，用标准化的y计算线性函数的斜率和偏置。其他回归项因子β，突变点增长系数δ都设置为0。...趋势预测 python.Prophet.forecaster.Prophet.predict_trend 在贝叶斯回归中，未知参数服从一个指定的先验分布，Prophet使用Stan引擎计算得到的返回参数的期望作为趋势项公式的带入值

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Logistic回归模型、应用建模案例

模型预测的结果是得到每一个样本的响应变量取1的概率，为了得到分类结果，需要设定一个阈值p0——当p大于p0时，认为该样本的响应变量为1，否则为0。阈值大小对模型的预测效果有较大影响，需要进一步考虑。...首先必须明确模型预测效果的评价指标。 对于0-1变量的二分类问题，分类的最终结果可以用表格表示为： 其中，d是“实际为1而预测为1”的样本个数，c是“实际为1而预测为0”的样本个数，其余依此类推。...随着阈值逐渐增大，被预测为正例的样本数逐渐减少，TPR和FPR各自减小，当阈值增大至1时，没有样本被预测为正例，此时TPR=0，FPR=0。...随着阈值逐渐增大，被预测为正例的样本数逐渐减少，depth减小，而较少的预测正例样本中的真实正例比例逐渐增大。当阈值增大至1时，没有样本被预测为正例，此时depth=0，而lift=0/0。...这两个指标都能够评价logistic回归模型的效果，只是分别适用于不同的问题： 如果是类似信用评分的问题，希望能够尽可能完全地识别出那些有违约风险的客户（不使一人漏网），我们需要考虑尽量增大TPR（覆盖率

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银行信用评分卡中的WOE在干什么？

欢迎补充 二、如何计算WOE 以信用评分卡的建模场景为例：X是客户样本字段，Y表示客户逾期与否，其中Y=1代表逾期，Y=0代表未逾期。...这里讲一下单调和线性的意义，主要跟logistic回归中的odds ratio相关。...在logistic回归中： 【OR的意义】当 增加1个单位时，odds将变为原来的 倍： OR在logistic中的意义在上面讲完了，下面来讲下OR是怎么和WOE联系起来的。 c....答案是无效的，多元logistic回归里的系数并不会因为WOE编码而全部等于1。 WOE也好，IV也好，做的都是单变量分析。我们认为对Y有较好预测能力的变量，在多元回归时仍然会有较好的预测能力。...我们将semi的思想用在上式，便有： 这个就是用WOE编码后的logistic模型。 所以说WOE编码其实也可以从非完全条件独立的贝叶斯因子的角度去看待。 对WOE的介绍就到此结束了

1.2K20

第一章2.1-2.4二分分类,logistic回归,梯度下降法

,目标是训练出一个分类器,它以图片的特征向量 x 作为输入,预测输出的结果标签 y 是 1 还是 0.在图像识别猫图片的例子中也就是预测图片中是否有猫. 2.2 logistic 回归 已知的输入的特征向量...y 是一个有可能是一个比 1 大的数,有可能是负数的值,而我们需要计算的概率应该是在 0~1 之间的范围内.所以我们单纯的计算这样的 是没有意义的,所以在 logistic regression...中我们将 sigmoid 函数作用到这个量上. sigmoid 函数 ?...或者是差的平方的 1/2.结果表明你可以这样做,但是通常在 logistic 回归中,大家都不这样做,因为使用这个 loss function 在做优化问题时,优化函数会变成非凸的最后会得到很多个局部最优解...cost function loss function(损失函数)只适用于单个训练样本,但是 cost function(成本函数)则是基于整体训练集.所以在训练 logistic regression

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Stanford机器学习笔记-3.Bayesian statistics and Regularization

注意，我们设计学习模型的目的并不是对训练样本拟合就ok了，我们训练模型是为了它能够对不在训练集中的数据有较好的预测。...所以，如果学习模型的学习能力太强，学到了训练集独有的特征，对训练样本拟合得太好，也就是过拟合，那么它可能对不属于训练集但属于我们研究的数据集的数据预测得不好，也就是泛化能力(generalization...下面通过图3-1线性回归中预测房价的例子和图3-2Logistic回归中0-1分类的例子直观感受欠拟合和过拟合。 ? 图3-1 线性回归中的欠拟合与过拟合 ?...图3-2 Logistic回归处理0-1分类问题中的欠拟合与过拟合 通常来说，欠拟合是比较好解决的，例如在线性回归和Logistic回归中，我们可能通过增加新的特征或者用较高次数的多项式。...（注意正则化不包括theta0） Lambda的取值应该合适，如果过大(如10^10)将会导致theta都趋于0，所有的特征量没有被学习到，导致欠拟合。

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机器学习(3) -- 贝叶斯及正则化

注意，我们设计学习模型的目的并不是对训练样本拟合就ok了，我们训练模型是为了它能够对不在训练集中的数据有较好的预测。...所以，如果学习模型的学习能力太强，学到了训练集独有的特征，对训练样本拟合得太好，也就是过拟合，那么它可能对不属于训练集但属于我们研究的数据集的数据预测得不好，也就是泛化能力(generalization...下面通过图3-1线性回归中预测房价的例子和图3-2Logistic回归中0-1分类的例子直观感受欠拟合和过拟合。 ? 图3-1 线性回归中的欠拟合与过拟合 ?...图3-2 Logistic回归处理0-1分类问题中的欠拟合与过拟合 通常来说，欠拟合是比较好解决的，例如在线性回归和Logistic回归中，我们可能通过增加新的特征或者用较高次数的多项式。...（注意正则化不包括theta0） Lambda的取值应该合适，如果过大(如10^10)将会导致theta都趋于0，所有的特征量没有被学习到，导致欠拟合。

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最新机器学习必备十大入门算法！都在这里了

这意味着结合多个不同的弱机器学习模型的预测来预测新的样本。 •无监督学习： 无监督学习问题仅具有输入变量(x)，但没有相应的输出变量。它使用未标记的训练数据来模拟数据的底层结构。...本博客中的十大算法适用于初学者，主要是我在计算机工程学士学位期间从“数据存储与挖掘”（DWM）课程中学到的。DWM课程是机器学习算法领域的一个很好的介绍。...Logistic回归最适合于二进制分类（y = 0或1，其中1表示默认类）的数据集。示例：在预测事件是否发生时，其发生的事件被分类为1；在预测是否病人不生病，病例均为1。...Logistic回归的目标是使用训练数据来找到系数b0和b1的值，以便将预测结果与实际结果之间的误差最小化。使用最大似然估计技术来估计这些系数。...在每个分割点处要搜索的要素的数量被指定为随机森林算法的参数。 因此，在随机森林bagging时，使用随机记录样本构建每个树，并且使用随机的预测因子样本构建每个分割。 10.

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最新机器学习必备十大入门算法！都在这里了

这意味着结合多个不同的弱机器学习模型的预测来预测新的样本。 无监督学习： 无监督学习问题仅具有输入变量(x)，但没有相应的输出变量。它使用未标记的训练数据来模拟数据的底层结构。...本博客中的十大算法适用于初学者，主要是我在计算机工程学士学位期间从“数据存储与挖掘”（DWM）课程中学到的。DWM课程是机器学习算法领域的一个很好的介绍。...Logistic回归最适合于二进制分类（y = 0或1，其中1表示默认类）的数据集。示例：在预测事件是否发生时，其发生的事件被分类为1；在预测是否病人不生病，病例均为1。...Logistic回归的目标是使用训练数据来找到系数b0和b1的值，以便将预测结果与实际结果之间的误差最小化。使用最大似然估计技术来估计这些系数。 3....在每个分割点处要搜索的要素的数量被指定为随机森林算法的参数。 因此，在随机森林bagging时，使用随机记录样本构建每个树，并且使用随机的预测因子样本构建每个分割。 10.

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R in action读书笔记（18）第十三章

library(car) > influncePlot(model) 13.2 Logistic 回归 Logistic回归适用于二值响应变量（0,1）。...Yes 451 150 该二值型因子现可作为Logistic回归的结果变量： > fit.full<-glm(ynaffair~gender+age+yearsmarried+children+religiousness...比1大很多，便可认为存在过度离势。 13.2.4 扩展 稳健Logistic回归robust包中的glmRob()函数可用来拟合稳健的广义线性模型，包括稳健Logistic回归。...输出结果列出了偏差、回归参数、标准误和参数为0的检验。注意，此处预测变量在p<0.05的水平下都非常显著。 13.3.1 解释模型参数 在泊松回归中，因变量以条件均值的对数形式ln(λ)来建模。...与Logistic回归中的指数化参数相似，泊松模型中的指数化参数对响应变量的影响都是成倍增加的，而不是线性相加。同样，还需要评价泊松模型的过度离势。

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机器学习：Logstic回归

\theta^Tx ，其中 g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} ， g(z) 称为Logistic函数，也称为Sigmoid函数，其函数图像如下，无穷大时分别趋近于1和0。...三、决策边界 已经有了假设函数了，现在考虑什么时候将某个样本预测为正类，什么时候预测为负类。...类似于线性回归中，可以在特征中添加额外的高次多项式项达到拟合非线性数据的目的，在Logistic回归中，也有这样的操作： 四、代价函数 如果使用线性回归中的代价函数，由于假设函数的改变，会使得代价函数变成一个非凸函数...，如果概率为0则代价变成无穷大。...即，当出现太多的属性时，训练出的假设可能非常好的训练集，但是不能很好的预测新样本数据，即不能很好的泛化新数据。

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因子的有效性分析基于7种机器学习算法【系列54】

根据线性回归可以预测连续的值，对于分类问题，我们需要输出0或者1。 2. KNN 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。...该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本，可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。...决策树模型可以想象,需要准备的数据量不大，决策树算法的时间复杂度(即预测数据)是用于训练决策树的数据点的对数,使用白盒模型，如果给定的情况是在一个模型中观察到的，该条件的解释很容易解释的布尔逻辑，可能使用统计检验来验证模型...Step3：用 knn,Logistic,svm 等七大机器学习分类算法进行训练预测。...20090105 到 20171231 期间， logistic， knn， AdaBoost， svm， Nbayes 五大算法任何一年的月度平均 IC 均大于 0；其中， 朴素贝叶斯期间月度平均 IC

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Python数据科学：Logistic回归

/ 01 / Logistic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。...Logistic回归是通过构建logit变换，从而进行概率预测。 线性回归同样也是一种预测方法。 但是Logistic回归适合预测分类变量，而且预测的是一个区间0到1的概率。...而线性回归则适合的是预测连续型变量。 此外如果遇到多元目标变量时，Logistic回归也能够进行预测。...accepts[~ accepts.index.isin(train.index)].copy() print('训练集样本量: %i \n测试集样本容量: %i' % (len(train), len...接下来使用线性回归中的方差膨胀因子计算函数，完成对逻辑回归中自变量的多重共线性判断。

1.7K20

生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

使用1000个观测值和11个预测因子，创建10个50棵树的初始模型。上面我们使用了交叉验证的。...我们定义了：数据；预测变量；因变量--表示物种数据的列号；树的复杂度--我们首先尝试树的复杂度为5；学习率--我们尝试用0. 01。运行一个如上所述的模型，将输出进度报告，做出图形。...根据环境空间内观测值的分布，拟合函数可以给出与每个预测因子有关的拟合值分布。 fits( lr005)每张图上方的数值表示与每个非因素预测因子有关的拟合值的加权平均值。...persp( lr005,  z.range=c(0,0.6)对新数据进行预测如果您想对一组地点进行预测（而不是对整个地图进行预测），一般的程序是建立一个数据框架，行代表地点，列代表您模型中的变量。...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树R语言实现偏最小二乘回归法

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正则化(1)：通俗易懂的岭回归

在训练样本中，两个样本得出的回归模型（红色直线）的残差平方和等于0，也可以说其偏差（bias）为0；但是这训练样本得出的模型在测试样本中的残差平方和非常大。...因为数据集的不同，同一线性模型的预测性能有非常大的差异，故可以说该模型有很大的方差（variance）。 注意：在机器学习中提及的方差与方差分析中的方差，二者不同。...岭回归运用的示例： 在前面提及的仅含两个训练样本中，使用最小二乘法计算最佳拟合直线，其残差平方和为0。...也就是说，随着λ逐渐增加，小鼠体重随其体积的增加而增加（增加量逐渐减少）。λ的取值（0，+∞）： 当λ=0时，岭回归惩罚项=0，岭回归与最小二乘法回归的结果一致。...在logistic回归中：岭回归模型满足（似然值之和+惩罚项）总和最小。 ? 在较复杂的模型中：岭回归模型中的惩罚项包括除截距外的所有参数，如下图所示。

9.6K85

生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

使用1000个观测值和11个预测因子，创建10个50棵树的初始模型。 上面我们使用了交叉验证的。...我们定义了：数据；预测变量；因变量--表示物种数据的列号；树的复杂度--我们首先尝试树的复杂度为5；学习率--我们尝试用0. 01。 运行一个如上所述的模型，将输出进度报告，做出图形。...根据环境空间内观测值的分布，拟合函数可以给出与每个预测因子有关的拟合值分布。  fits( lr005) 每张图上方的数值表示与每个非因素预测因子有关的拟合值的加权平均值。...persp( lr005,  z.range=c(0,0.6) 对新数据进行预测 如果您想对一组地点进行预测（而不是对整个地图进行预测），一般的程序是建立一个数据框架，行代表地点，列代表您模型中的变量...、回归决策树自动组合特征因子水平 R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging

88800

逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例

假设我们对影响一个政治候选人是否赢得选举的因素感兴趣。结果（因）变量是二元的（0/1）；赢或输。我们感兴趣的预测变量是花在竞选上的钱，花在竞选上的时间，以及候选人是否是现任者。 例2....首先，我们将等级转换为一个因子变量，以表明等级应被视为一个分类变量。 rank <- factor(rank) 由于我们给我们的模型起了个名字（mylogit），R不会从我们的回归中产生任何输出。...这个测试问的是有预测因子的模型是否比只有截距的模型（即空模型）明显更适合。检验统计量是带有预测因子的模型与无效模型的残差。...你应该通过分类预测因子和结果变量之间的交叉分析来检查空单元或小单元。如果一个单元的案例很少（小单元），模型可能会变得不稳定或根本无法运行。 样本量。...它们都试图提供类似于OLS回归中R平方所提供的信息；然而，它们都不能完全按照OLS回归中R平方的解释来解释。 诊断法。

1.8K30

R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据

让我们从简单的演示开始，即 SEM 中的路径模型可以概括简单的单预测变量-单结果回归。我们将检查人口普查中的房价数据，以回顾相关和回归中的重要概念。...我们可以将其添加为标准多元回归中的预测变量。此外，我们假设房屋靠近大型高速公路（rad）预测一氧化氮的浓度，从而预测较低的房价？...大的正值表明模型低估了相关性；大的负值表明相关性的过度预测。通常值 |r>.1|值得仔细考虑。因此，该模型显着低估了 nox 和 crim之间的 关联 。...在这里，我们看到如果我们允许 log_crim 预测 ，模型拟合会大大提高nox。这是否具有理论上的意义是另一回事（而且可能更重要）。出于演示目的，让我们接受需要自由估计这条路径。...#根据标准模型，干扰因素与因子不相关x1d ~~ 0*视觉x1d ~~ 0*文本x1d ~~ 0*速度#我们现在可以看看X1的具体方差和视觉因素是否能唯一地预测人的年龄summary(fitne)这里没有骰子

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Android+TensorFlow+CNN+MNIST实现手写数字识别

，包含0~9的数字，28*28大小的单色灰度手写数字图片数据库，其中共60,000 training examples和10,000 test examples。...，我们可以从字面上宏观粗鲁的理解成将因子翻转相乘卷起来。...Sigmoid函数：函数饱和使梯度消失（神经元在值为 0 或 1 的时候接近饱和，这些区域，梯度几乎为 0）。同时，sigmoid 函数不是关于原点中心对称的（无0中心化）。...LWLR方法增加了计算量，因为它对每个点做预测时都必须使用整个数据集，而不是计算出回归系数得到回归方程后代入计算即可，一般不选择。...调优 平衡预测偏差和模型方差（高偏差就是欠拟合，高方差就是过拟合），通常有以下几种解决方案： 获取更多的训练样本 - 解决高方差 尝试使用更少的特征的集合 - 解决高方差 尝试获得其他特征 - 解决高偏差

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