我试图建立一个以反应为诊断的logistic回归模型(2因子变量: B,M)。我在建立一个logistic回归模型时遇到了一个错误:
Error in model.matrix.default(mt, mf, contrasts) :
variable 1 has no levels
我想不出如何解决这个问题。
R代码:
Cancer <- read.csv("Breast_Cancer.csv")
## Logistic Regression Model
lm.fit <- glm(diagnosis~.-id-X, data = Cancer, fa
科学学习逻辑回归中损失函数的代码是:
# Logistic loss is the negative of the log of the logistic function.
out = -np.sum(sample_weight * log_logistic(yz)) + .5 * alpha * np.dot(w, w)
然而,它似乎不同于对数损失函数的常见形式,即:
-y(log(p)+(1-y)log(1-p))
(请参阅)
有谁能告诉我如何理解科学学习逻辑回归中损失函数的编码,以及它与对数损失函数的一般形式之间的关系?
提前谢谢你。
在Logistic回归过程中,当我编写如下代码时,出现了一个错误:
logistic_regression= LogisticRegression()
logistic_regression.fit(X_train,y_train)
y_pred=logistic_regression.predict(X_test)
我有一个错误:ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').我应该怎么做?