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orange软件：预测模型：逻辑回归

逻辑回归：Logistic Regression

  • 逻辑回归算法介绍
  • 首先用逻辑回归方法建立一个分类模型：
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    • 新建model—>Logistic regression
    • 新建evaluation—>test and score 和confusion matrix
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  • 训练好分类模型后，用 Predictions工具进行预测：
    • 导入测试数据
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逻辑回归算法介绍

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。

首先用逻辑回归方法建立一个分类模型：

新建data—>file

orange软件：预测模型：逻辑回归_第1张图片

新建model—>Logistic regression

orange软件：预测模型：逻辑回归_第2张图片

新建evaluation—>test and score 和confusion matrix

orange软件：预测模型：逻辑回归_第3张图片

查看精确度

orange软件：预测模型：逻辑回归_第4张图片

查看混淆矩阵

混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。
orange软件：预测模型：逻辑回归_第5张图片

查看错误数据

orange软件：预测模型：逻辑回归_第6张图片
orange软件：预测模型：逻辑回归_第7张图片

训练好分类模型后，用 Predictions工具进行预测：

测试数据是提前下载好的，打开看一下：
orange软件：预测模型：逻辑回归_第8张图片

导入测试数据

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