分类：逻辑回归

2021
06-19

R语言中逻辑回归知识点总结

逻辑回归是回归模型，其中响应变量（因变量）具有诸如True/False或0/1的分类值。它实际上基于将其与预测变量相关的数学方程测量二元响应的概率作为响应变量的值。逻辑回归的一般数学方程为y=1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+...))以下是所使用的参数的描述 y是响应变量。x是预测变量。a和b是作为数字常数的系数。用于创建回归模型的函数是glm()函数。语法逻辑回归中glm()函数的基本语法是glm(formula,data,family... 继续阅读 >
2021
04-27

pytorch实现逻辑回归

pytorch实现逻辑回归 本文实例为大家分享了pytorch实现逻辑回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、pytorch实现逻辑回归逻辑回归是非常经典的分类算法，是用于分类任务，如垃圾分类任务，情感分类任务等都可以使用逻辑回归。接下来使用逻辑回归模型完成一个二分类任务：#使用逻辑回归完成一个二分类任务#数据准备importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltx1=torch.randn(365)+1.5#randn():输出一个形状为size的标准正态分布Tensorx2... 继续阅读 >
2021
03-11

R语言逻辑回归、ROC曲线与十折交叉验证详解

自己整理编写的逻辑回归模板，作为学习笔记记录分享。数据集用的是14个自变量Xi，一个因变量Y的australian数据集。1.测试集和训练集3、7分组australian<-read.csv("australian.csv",as.is=T,sep=",",header=TRUE)#读取行数N=length(australian$Y)#ind=1的是0.7概率出现的行，ind=2是0.3概率出现的行ind=sample(2,N,replace=TRUE... 继续阅读 >
2020
12-30

python 实现逻辑回归

逻辑回归适用类型：解决二分类问题逻辑回归的出现：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的结果，通过Sigmoid函数映射到（0，1）之间线性回归的决策函数：数据与θ的乘法，数据的矩阵格式(样本数×列数)，θ的矩阵格式(列数×1)将其通过Sigmoid函数，获得逻辑回归的决策函数使用Sigmoid函数的原因：可以对(-∞,+∞)的结果，映射到(0,1)之间... 继续阅读 >
2020
10-15

python 牛顿法实现逻辑回归（Logistic Regression）

本文采用的训练方法是牛顿法（NewtonMethod）。代码importnumpyasnpclassLogisticRegression(object):"""LogisticRegressionClassifiertrainingbyNewtonMethod"""def__init__(self,error:float=0.7,max_epoch:int=100):""":paramerror:float,ifthedistancebetweennewweightandoldweightislessthanerror,theprocessoftraingwillbreak.:parammax_epoch:iftrainin... 继续阅读 >
2020
09-24

python实现梯度下降和逻辑回归

本文实例为大家分享了python实现梯度下降和逻辑回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下importnumpyasnpimportpandasaspdimportosdata=pd.read_csv("iris.csv")#这里的iris数据已做过处理m,n=data.shapedataMatIn=np.ones((m,n))dataMatIn[:,:-1]=data.ix[:,:-1]classLabels=data.ix[:,-1]#sigmoid函数和初始化数据defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))#随机梯度下降defStocgrad_descent(... 继续阅读 >