情形: 1. 对于一批分类变量,我们通常要评价两两之间的相关程度. 2. 因变量是分类变量,衡量其他分类变量和因变量的相关性高低. 来源:https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/78867053 分类变量相关性检验方法:https://www.cnblogs.com/webRobot/p/6943562.html 特征工程: https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html: htt

前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn逻辑回归官网调参指南 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear

sklearn逻辑回归 logistics回归名字虽然叫回归,但实际是用回归方法解决分类的问题,其形式简洁明了,训练的模型参数还有实际的解释意义,因此在机器学习中非常常见. 理论部分 设数据集有n个独立的特征x,与线性回归的思路一样,先得出一个回归多项式: \[y(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+-+w_nx_n\] 但这个函数的值域是\([-\infty,+\infty]\),如果使用符号函数进行分类的话曲线又存在不连续的问题.这个时候,就要有请我们的sigmoid函数登场了,其

1.介绍 Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题. 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和, 其中,α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数: αα 的值越大,收缩量越大,这样系数对共线性的鲁棒性也更强. 2.参数 alpha:{float,array-like},shape(n_targets) 正则化强度; 必须是正浮点数. 正则化改善了问题的条件并减少了估计的方差. 较大的值指定较强的正则化. Alpha对应于其他线性模型(如Logistic回归或Line

class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’liblinear’, max_iter=100, multi_class=’ovr’, verbose=0, warm_start=False

explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点: 这些函数都有一个参数“multioutput”,用来指定在多目标回归问题中,若干单个目标变量的损失或得分以什么样的方式被平均起来 它的默认值是“uniform_average”,他就是将所有预测目标值的损失以等权重的方式平均起来 如果你传入了一个shape为(n_oupputs,)的ndarray,那么数组内的数

目录 题目要求 ex2data1.txt处理 方案一:无多项式特征 方案二:引入多项式特征 ex2data2.txt处理 两份数据 ex2data1.txt ex2data2.txt 题目要求 根据学生两门课的成绩和是否入学的数据,预测学生能否顺利入学:利用ex2data1.txt和ex2data2.txt中的数据,进行逻辑回归和预测. 数据放在最后边. ex2data1.txt处理 作散点图可知,决策大致符合线性关系,但还是有弯曲(非线性),用线性效果并不好,因此可用两种方案:方案一,无多项式

可以理解的原理描述: [机器学习]岭回归(L2正则) 最小二乘法与岭回归的介绍与对比 多重共线性的解决方法之——岭回归与LASSO

from sklearn import model_selection from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics # generalization of test and train set X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.5, random

https://blog.csdn.net/u010900574/article/details/52666291 博主总结和很好,方法很实用. python一些依赖库: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ lightgbm的原理及使用简介:包含建模,训练,预测,网格参数优化. https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/80236759 LightGBM支持类别特征 实际上大

1.lr.predict_proba(under_text_x)  获得的是正负的概率值 在sklearn逻辑回归的计算过程中,使用的是大于0.5的是正值,小于0.5的是负值,我们使用使用不同的概率结果判定来研究概率阈值对结果的影响 从图中我们可以看出,阈值越小,被判为正的越多,即大于阈值的就是为正,但是存在一个很明显的问题就是很多负的也被判为正值. 当阈值很小时,数据的召回率很大,但是整体数据的准确率很小 因此我们需要根据召回率和准确率的综合考虑选择一个合适的阈值 lr = LogisticR

原创博文,转载请注明出处! 1.AUC AUC(Area Under ROC Curve),即ROC曲线下面积. 2.AUC意义 若学习器A的ROC曲线被学习器B的ROC曲线包围,则学习器B的性能优于学习器A的性能:若学习器A的ROC曲线和学习器B的ROC曲线交叉,则比较二者ROC曲线下的面积大小,即比较AUC的大小,AUC值越大,性能越好. 3.sklearn中计算AUC值的方法 形式: from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score =

关于Andrew Ng的machine learning课程中,有一章专门讲解逻辑回归(Logistic回归),具体课程笔记见另一篇文章. 下面,对Logistic回归做一个简单的小结: 给定一个待分类样本x,利用Logistic回归模型判断该输入样本的类别,需要做的就是如下两步: ① 计算逻辑回归假设函数的取值hθ(x),其中n是样本的特征维度 ② 如果hθ(x)>=0.5,则x输入正类,否则,x属于负类 或者直接利用判别边界进行判断,即:如果θ'x>=0,则x输入正类,否则,x属于负类 所

1.适合阅读人群: 知道以下知识点:盒状图.假设检验.逻辑回归的理论.probit的理论.看过回归分析,了解AIC和BIC判别准则.能自己跑R语言程序 2.本文目的:用R语言演示一个相对完整的逻辑回归和probit回归建模过程,同时让自己复习一遍在学校时学的知识,记载下来,以后经常翻阅. 3.本文不涉及的部分: (1)逻辑回归和probit回归参数估计的公式推导,在下一篇写: (2)由ROC曲线带来的阈值选择,在下下一篇写: (3)本文用的数据取自王汉生老师<应用商务统计分析>第四章里的数据,

EX2 逻辑回归练习 ​ 假设你是一个大学某系的管理员,你想根据两项考试结果来确定每个申请人的录取机会.你有以前申请人的历史资料以作为逻辑回归的训练集.对于每一个训练集,你拥有每个申请人的两项考试的分数与最终录取与否的信息. 绘出数据散点图 figure; hold on; %Find indices of postive and negative examples pos = find(y==1); neg = find(y==0); plot(X(pos,1),X(pos,2),'k+','

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用

sklearn线性回归模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model def get_data(): #506行,14列,最后一列为label,前面13列为参数 data_original = np.loadtxt('housing.data') scale_data = scale_n(data_original) np.random.shuffle(scale_dat

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

sklearn使用技巧 sklearn上面对自己api的解释已经做的淋漓尽致,但对于只需要短时间入手的同学来说,还是比较复杂的,下面将会列举sklearn的使用技巧. 预处理 主要在sklearn.preprcessing包下. 规范化: MinMaxScaler :最大最小值规范化 Normalizer :使每条数据各特征值的和为1 StandardScaler :为使各特征的均值为0,方差为1 编码: LabelEncoder :把字符串类型的数据转化为整型 OneHotEncoder :特