您好:我正在尝试用python测试逻辑回归模型。我在数据集中有一个单一的特征和因变量。此外-这是一个不平衡的数据集。结果仅出现在数据集中约1%的记录中。我欢迎您为解决这个问题而提出的任何建议，无论是过采样、欠采样等。 谢谢!
浏览 20提问于2021-02-04得票数 0
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我第一次学习Logistic回归。我知道什么是独立事件。但是，我不理解the的含义，在我们的数据集中，单个样本在Logistic回归中是相互独立的。这是什么意思？为什么？
浏览 0提问于2018-01-26得票数 0
我需要一些关于我的最后一年项目的帮助。我对机器学习还很陌生，我已经尝试过如何用logistic回归来训练一个模型。
我想要的</
浏览 0提问于2021-02-28得票数 1
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我正在阅读并学习不同的ML方法是如何在不同类型的数据上工作的，但是我已经遇到了一个数据集，我不确定ML方法(例如决策树、朴素贝叶斯和KNN )将如何在下面的数据集上执行(很抱歉，我找不到更清晰的图像)。我非常感激每个ML方法如何将这些数据集与模型相匹配，以及它们各自对这些特定数据集的优缺点。📷📷
浏览 0提问于2021-10-10得票数 1
我有一个数据集，需要应用二进制分类来预测目标值。将Logistic回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树等5种算法应用于训练集中。其中，使用Logistic回归的二进制分类给了我最高的精度，但问题是我没有对数据集进行预处理。现在，我应该再次使用所有五种算法来训练我的模型，还是说使用Logistic回归的二进制分类在预处理训练数据集之后会再次给出
浏览 5提问于2022-04-28得票数 0
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我想在不花钱的情况下开始学习数据科学的Python。从哪里开始学习？您推荐哪些资源，如书籍和网站？
提前感谢您的回答！
浏览 0提问于2019-01-20得票数 0
我注意到一些示例教程和代码在线使用patsy的dmatrices来为logistic回归准备数据。我不明白为什么要这么做。示例谢谢!
浏览 0提问于2018-07-11得票数 1
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不变化变量的Logistic回归
、、、、
关于常数变量和logistic回归的几个问题-
如果我在L1正则化的Logistic回归中使用这样的变量(只有一个值)，那么正则化会强制系数达到0吗？类似地，如果我有一个分类变量，其中我有3个级别
浏览 0提问于2016-03-14得票数 0
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提前谢谢你的帮助。顾客可能购买了一个或更多的商品。一个质量级别，它是介于1到7之间的整数。它的内容从第一个角度来看(项目有x1%的内容1，x2%的内容2，.)理
浏览 0提问于2018-05-06得票数 1
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我正在用python教自己一些逻辑回归。我正在尝试将演练中的课程应用于维基百科条目中的小数据集。下面是我试图使用的代码。有什么明显的错误吗？
浏览 1提问于2015-12-04得票数 5
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回归的通常定义(据我所知)是从给定的一组输入变量中预测一个连续的输出变量。它真的是一个回归算法吗？如果是，为什么？
浏览 0提问于2014-06-19得票数 23
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我很确定以前有人问过，但我找不到答案classf = linear_model.LogisticRegression()reduced_train = func.transform(Xtrain)
我如何判断哪些功能被选为最重要的功能？更一般地说，我如何计算数据集中</
浏览 3提问于2014-06-17得票数 15
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我尝试使用PROC LOGISTIC来计算DATA1数据的回归参数估计。我想使用PROC SCORE通过使用DATA1数据集中的参数估计来对DATA2数据集进行评分。我知道它应该与PROC REG一起工作，但我有一个逻辑回归。
浏览 1提问于2016-05-13得票数 0
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我对l2正则化的理解：W1/W2是一个平均为0.7的夸西分布然后，地图对数据的估计将给我一个成本函数，并增加额外的惩罚。
我的思维过程正确吗？我的意图是权重应该接近于根据一些启发式计算出来的</em
浏览 0提问于2018-02-25得票数 1
我已经得到了logistic回归的输出，这些系数。我想把这些系数插入到新的数据集中，并使用新的数据集中的变量，但是用旧的系数来预测新的"y“。我应该怎么做呢?我已经试过proc得分了，但不确定这是否是正确的方法。
浏览 2提问于2017-05-10得票数 0
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微软提供的数据集擅长于预测一些注释字符串(如Batteries not included )的值，它会为它和No batteries打印一个负值，它还会打印一个负的预测值。但是，我已经根据Not bad和This is really bad这样的值测试了它，它输出了两个值的Positive预测值，这是不正确的。是否有更大的数据集文本文件可用于提高模型的准确性。我实现了文档中的情感分析教程。datas
浏览 5提问于2022-05-18得票数 0
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我想用所有可用变量运行一个logistic回归的因变量(在我的数据集中它是:dat$接纳)，每个回归都有它自己的自变量和因变量。我想得到的结果是每个回归总结的列表。使用下面提交的数据集，应该有3个回归。下面是一个样本数据集(其中承认是logistic回归因变量)：
dat <- read
浏览 4提问于2014-03-09得票数 0
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我仍然是机器学习的初学者，今天我想用scikit做一个简单的测试，但是我没有达到我的预期。我创建了一个数据集，其中一列是自然数，另一列是数字是偶数还是奇数，我的意思是，只有0或1。然后我尝试了几种不同的算法，无法正确预测与数据集中不同的数字的输出。我的问题是:有哪些算法对此有用？我想举个例子，Logistic回归可以起作用，或者KNN分类器，我开
浏览 0提问于2020-05-11得票数 1
我正在使用Python机器学习库来实现分类算法。对于交叉验证，我使用重复的K-交叉验证.对支持向量机、Logistic回归、随机森林、决策树、K-邻域和朴素贝叶斯等方法进行了实验，并采用了二值相关、分类链和标签幂集变换等方法。我注意到，对于分类链，支持向量机，Logistic回归，随机森林，和K-邻居总是达到相同的子集准确性和hamming损失。对于标签Powerset，SVM，Logistic回归和随机预测都取得了相同的</
浏览 0提问于2018-12-03得票数 0
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新学的科学知识。我试图对一些合成的数据进行logistic回归，但是我得到了一个错误："X和y有不相容的形状，X有一个样本，而y有6个。[55, 0], [51, 1], [58, 1]]df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X=df.Age.val
浏览 5提问于2015-05-23得票数 0
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