logistic-regression 相关问题

Logistic回归是用于进行分类预测的统计分类模型。

在SPSS中做逻辑回归时,有没有办法不选择参考类别?

在SPSS中做逻辑回归时,是否有办法去掉独立变量中的参考类别,使它们都能平等地相互比较,而不是与参考类别进行比较?

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保存火花模型摘要

我在pyspark中运行一个逻辑回归,使用spark版本:2.1.2,我知道它是可以保存一个回归模型如下。#初始化逻辑回归模型 = LogisticRegression(... )

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在不使用R中的lme4包的情况下估计混合级逻辑回归系数。

我有一个包含37000个实例的两级数据集,代表了199个科目的选择。我必须在逻辑回归中估计199个个体的系数。我已经手动完成了...

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Logistic Regression Predict Proba错误,想不通为什么?

我的代码出现了以下错误。LogisticRegression.predict_proba(X) TypeError Traceback (最近一次调用最后一次) in ----> 1 LogisticRegression...。

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计算用Logistic回归法建立的模型的准确度

我正在使用逻辑回归方法来预测我的数据集的结果,我想知道准确度是如何计算的 Code: table(test$get_admission,predictTest >= 0.5) Output:

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scikit-learn Logistic Regression中有些地方被弃用了。

我一直在使用Udemy上的一门课程来学习Machine-Learning。我发现了很多过时的代码,现在我有这个问题。代码: 从sklearn.linear_model导入LogisticRegression... ...

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如何在Python中循环得到各种逻辑回归测试大小的准确率分数?

我正在尝试循环不同的测试大小,以了解逻辑回归最高正确预测精度的最佳测试大小。基本上,在下面的代码中,我试图循环......。

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在ML文本分类中,如果文本不属于任何类别怎么办?

我在使用逻辑回归对体育、政治、商业、娱乐等新闻类型进行文本分类,不属于上述类别的文本也被预测为一类。

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GridSearchCV scikit-learn.TypeError LogisticRegression...没有实现'get_params'方法。TypeError LogisticRegression...没有实现'get_params'方法。

我想用sklearn的GridSearchCV优化逻辑回归估计器的超参数(见https:/towardsdatascience.comhyperparameter-tuning-c5619e7e6624),基于以下 ...

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Java Spark MLlib。在ml库中的Logistic回归出现了一个错误 "ERROR OWLQN: Failure! 重置历史记录:breeze.optimze.NaNHistory: "的错误,在ml库中的Logistic回归。

我刚刚尝试使用Apache Spark ml库进行逻辑回归,但每次尝试时都会出现错误信息,如 "ERROR OWLQN: Failure! 重置历史:breeze.optimze.NaNHistory:......。

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逻辑回归中的总体检验意义

如何在R中计算logistic回归的整体显著性?我想把我的logit模型和只包含常数项的模型进行比较,请问如何计算logit回归的总体显著性?

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在逻辑回归中,R返回的系数比预期的要多。

我正在使用一个网站的数据集来检查逻辑回归。R返回变量 "年龄 "的三个系数,下面是数据集。年龄变量有四个层次:<25,25-29,30-39,40-...

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为什么是上位取样而不是下位取样?[不公开]

我有一个191个样本的数据,并建立了一个逻辑回归。我首先使用原始数据运行模型,然后进行上抽样。我不明白的是:-为什么要做......。

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选择超参数 - 网格搜索

在这个例子中,测试了逻辑回归模型的惩罚和正则化参数,我不明白如何选择这样的参数。我不明白如何选择这样的参数。比如为什么要关注(11,12)或(0,4)?如何...

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如何在scikit-learn估计器中添加sample_weight?

我最近开发了一个scikit-learn估计器(一个分类器),我现在想在估计器中加入sample_weight。原因是这样我就可以对估计器进行升压(即Adaboost)(...)。

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曲线图未显示范围

我有预测值,通过:glm0。

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Logistic 和 lineair 回归能不能在比例上产生预测?

我目前有一个图纸的数据集,每张图纸都由一些特征来表示。每个特征(独立变量)都是一个连续的数字。目前还没有一张图纸有标签,这 ...

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为什么在logistic回归中会出现异方差标准误差?

我正在学习一门R的课程,目前我们正在学习逻辑回归。我们所学的基本形式是这样的:model

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计算交叉验证的AUC 95 % CI (Python, sklearn)

我正在寻找正确的方法来计算AUC 95%的CI从我的5倍的CV。n = 81我的训练数据集,所以,如果我应用5倍的CV,相当于平均约。

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如何绘制有分类变量和连续变量的logistic二项式回归模型?

我的数据有连续变量和分类变量,响应变量是1或0:> str(test3) 'data.frame': 690 obs.of 7 variables: $ A1 : Factor w 3 levels "?", "a", "b": 3 2 2 3 3 3 3 2 3 ...

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