Logistic回归是用于进行分类预测的统计分类模型。
我想使用交叉验证来测试/训练我的数据集,并评估逻辑回归模型在整个数据集上的性能,而不仅仅是在测试集上(例如 25%)。 这些...
我正在尝试从头开始编写逻辑回归代码。在这段代码中,我认为我的成本导数是我的正则化,但我的任务是添加 L1norm 正则化。怎么添加...
为什么 ConfusionMatrix 不采用这些数据集? (两者都是二进制) 字符串(对数) 数字 [1:384] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 ... 字符串(实际) 数字 [1:384] 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 ... logit_cm <- confusionMa...
Python:逻辑回归 max_iter 参数正在降低准确性
我正在做多类/多标签文本分类。我试图摆脱“ConvergenceWarning”。 当我将 max_iter 从默认值调整为 4000 时,警告消失了。然而,我的模型
AssertionError:d['w'] 的值错误 |深度学习专业
我正在完成深度学习专业的第一门课程,其中第一个编程作业是从头开始构建逻辑回归模型。因为这是我第一次...
假设我有兴趣预测泰坦尼克号沉没后不同社会阶层的生还概率。由于这不是随机对照试验,各组不太可能保持平衡,所以我也
从 sklearn.compose 导入 ColumnTransformer 从 sklearn.preprocessing 导入 StandardScaler、OneHotEncoder、OrdinalEncoder 从 sklearn.pipeline 导入管道 从 sklearn.model_selection 导入
我正在使用 3 个属性进行逻辑回归。根据我的数据集,我预计所有系数均为正。但它给了我正系数和负系数。有没有可能...
我知道逻辑回归用于二元分类,softmax回归用于多类问题。如果我用相同的方法训练几个逻辑回归模型会有什么不同吗?
我正在运行一些机器学习算法来训练模型。 到目前为止,我一直在做相关矩阵,以便选择与我的目标相关性最高的特征
我是数据分析的初学者,我使用的是过去 5 年 NBA 季后赛的数据。我制作了一个逻辑回归模型,其中游戏结果(0 或 1)是因变量。我也...
我正在使用 statsmodels (statsmodels.api) 构建逻辑回归,并且想了解如何获取测试数据集的预测。这是我到目前为止所拥有的: x_train_data、x_test_da...
我目前正在基于 20 个新闻组数据集构建机器学习模型。 它有 20 个类别,例如宗教、政治、汽车、计算机等,并预测文本条目正在谈论的内容
有没有办法使用glm()进行多元逻辑回归?我有几个二元结果,我知道你可以使用线性回归 (lm()) 和 cbind() 来做到这一点,但我似乎无法弄清楚......
“LogisticRegressionTrainingSummary”对象没有属性“fMeasureByThreshold”
我是 Pyspark 和 Databricks 的新手,正在尝试创建 Logistic 回归模型(通过 Databrticks 本身提供的 Spark_DS&ML_exercise)。将模型适合我的训练后...
我正在尝试进行一项涉及 3 个协变量和基于这三个协变量的二元结果的模拟研究。我所做的是在正常的基础上模拟三个连续变量x1,x2,x3
我已经获取了产品的亚马逊评论,现在尝试在其上训练逻辑回归模型以对客户评论进行分类。它提供 100% 的准确度。我无法理解这是...
我正在尝试将逻辑S形函数拟合到数据。 y 轴中的数据反转以显示 x 轴进展上的长度变化。 T
我有许多数据集,它们从较高的 y 轴值开始,然后逐渐减小。这种情况发生在传统的 S 曲线方式中,因此它实际上看起来像反向 S 形曲线。我成功翻转了 y 数据...
我正在分析一个数据集,其中包含树木测量值,例如直径(厘米)以及它是死是活(0/1)。测量收集是不规则的,即从 1960 年开始,至今仍然
我正在尝试以对数奇数比例绘制逻辑回归的结果。 加载(url(“https://github.com/bossaround/question/raw/master/logisticregressdata.RData”)) ggplot(D, aes(年份, as.nume...