分类模型

分类模型

二分类模型

对于二分类模型，介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对 于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤

水果分类例子

---

这个实际上就是一个二分类问题，通过属性推断类别。

逻辑回归logistic regression

注意:对于因变量为分类变量的情况，我们可以使用逻辑回归进行处理。把y看成事件发生的概率，y>=0.5表示发生；y<0.5表示不发生

线性概率模型（Linear Probability Model，简记LPM）

但是会出现问题。预测值可能会出现大于1以及小于0的情况，这种是不符合概率的异常。

两点分布（伯努利分布）

连接函数的取法

由于后者有解析表达式（而标准正态分布的cdf没有），所以计算logistic模型比probit模型更为方便

函数图像对比

怎么求解？

怎么用于分类？

将求出来的beta代入得到的结果大于0.5则预测的y = 1，否则 y =0

spss求解二分类

数据预处理：生成虚拟变量

这样就变成了数值变量了。

Spss求解逻辑回归

预测成功率

逻辑回归系数表

---

表格中新添的两列解读

逐步回归分析

假如自变量有分类变量怎么办？

两种方法 （1）先创建虚拟变量，然后删除任意一列以排除完全多重共线性的影响； （2）直接点击分类，然后定义分类协变量，Spss会自动帮我们生成。

预测结果较差怎么办？

可在logistic回归模型中加入平方项、交互项等

加入平方项后结果

过拟合现象

不是说高次项越多越好的!

如何确定合适的模型

把数据分为训练组和测试组，用训练组的数据来估计出模型，再用测试组的数据来进行测试。（训练组和测试组的比例一般设置为80%和20%) 已知分类结果的水果ID为1‐38，前19个为苹果，后19个为橙子。 每类水果中随机抽出3个ID作为测试组，剩下的16个ID作为训练组。（比如：17‐19、36‐38这六个样本作为测试组）比较设置不同的自变量后的模型对于测试组的预测效果。

为了消除偶然性的影响，可以对上述步骤多重复几次，最终对每个模型求一个平均的准确率，这个步骤称为交叉验证

欢迎订阅

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！