逻辑回归

机器学习之用逻辑回归制作评分卡（分类分析：基于UCI的german信用评分卡设计）

文章目录前言一、知识准备二、数据获取及读入三、数据处理3.1.缺失值处理3.2.异常值处理3.3.重复值处理四、探索性分析4.1.查看数据分布是否平衡4.2.样本平衡4.3.离散型变量在好坏客户上的分布4.4.连续型变量在好坏客户上的分布五、数据预处理5.1.离散变量WOE值转换5.2.连续型变量的分箱及WOE值转换六、特征选择七、Logistic回归模型构建7.1.划分训练集和测试集7.2.探索
清风一起·2023-11-06 16:55

逻辑回归

目录一、前言二、什么是逻辑回归1.1线性回归能解决分类问题么？1.2用逻辑回归解决分类问题一、前言逻辑回归（LogisticRegression，LR）。
kwunkau·2023-11-06 16:20

零基础数据挖掘——金融风控（四）实践逻辑回归

逻辑回归的优缺点：优点训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；适合二分类问题，不需要缩放输入特
evilAI9527·2023-11-06 15:16

风险风控-逻辑回归理论基础

逻辑回归一般都应用于传统的建模方案，因其模型含义易解释，容易推广上线而得到大家的青睐逻辑回归于广义线性模型：逻辑回归是广义线性模型（GeneralizedLinearModels，GLM）的一种特殊形式
田晖扬·2023-11-06 15:14

逻辑回归之深入浅出

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数
AI_Engine·2023-11-06 15:31

Logistic回归

在之前我已经写了一篇关于线性回归的文章,今天给大家带来另一个重要的回归分类算法----逻辑回归逻辑回归考虑的数值情况不同与线性回归,根据问题中随机变量的不同种类而选择不同的分类算法线性回归主要用于解决连续型数值的问题逻辑回归主要用于解决离散型数值问题那么什么样的数值是连续型
当时年少_青衣·2023-11-06 01:13

2018-12-14逻辑回归 决策边界

逻辑回归预测推理过程决策边界1决策边界2以上决策边界不是由于训练集的属性，而是假设本身及其参数的属性，只要我们给定了参数向量θ，决定边界就确定了。我们不是用训练集来定义的决策边界。
奈何qiao·2023-11-05 23:06

2019-08-11

任务3-建模（2天）用逻辑回归、svm和决策树；随机森林和XGBoost进行模型构建，评分方式任意，如准确率等。
简书Sandra·2023-11-05 20:16

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。
奈何qiao·2023-11-05 19:07

TORCH02-03:Torch的损失函数与逻辑回归实现

本主题主要梳理损失函数，并同时使用损失函数实现逻辑回归。
杨强AT南京·2023-11-05 15:10

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

3、逻辑回归算法3.1什么是逻辑函数?3.2逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3如何解释逻辑回归中的系数？4、支持向量机（SVM）算法4.1优点4.2缺点5、结语1、机器学习算法简介机器学习算法是一种基
春人.·2023-11-05 11:45

python手写逻辑回归算法【机器学习】

python手写逻辑回归算法文章目录python手写逻辑回归算法算法介绍程序设计思路程序代码算法介绍在生活中，我们常常能听见这样的说法，“您的这辆车已经使用了5年了，有80%的概率会出一些小的故障。”
小野堂·2023-11-05 08:08

机器学习各种算法以及开发具体流程+API具体实例+案例的实现

2、非监督学习：特征值1000个样本】机器学习算法的分类：1监督学习（预测）重点//分类：k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归，神经网络（目标是离散型）（样本属于哪一个类别）//大多数算法应用非常
evanwusi·2023-11-04 23:14

【深度学习基础】Pytorch框架CV开发（1）基础铺垫

原创文，转载请注明出处文章目录简单介绍下PytorchPytorch基础张量创建张量tensor自动梯度线性回归逻辑回归人工神经网络感知机反向传播Pytorch中的基础数
嵌小超·2023-11-04 16:41

深度学习softmax函数理解

对于而分类问题，我们可以很容易的想到使用逻辑回归算法。逻辑回归算法本身的逻辑并不复杂，最关键的步骤是将线性模型中输出值通过某种方式映射到[0,1]区间内。通过si
fckey·2023-11-04 14:28

逻辑回归公式推导

逻辑回归逻辑回归到底是分类还是回归？它是经典的二分类算法机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单的还是用简单的。逻辑回归的决策边界：可以是非线性的。
Daily_Note·2023-11-04 13:20

[Machine Learning][Part 8]神经网络的学习训练过程

目录训练过程一、建立模型：二、建立损失函数J(w,b):三、寻找最小损失函数的(w,b)组合为什么需要激活函数激活函数种类二分法逻辑回归模型线性回归模型回归模型训练过程一、建立模型：根据需求建立模型，从前面神经网络的结果可以知道
思则变·2023-11-04 05:26

数据分析--机器学习

监督学习分为两类问题：回归和分类回归：线性回归、回归树、非线性回归、贝叶斯线性回归、多项式回归分类：随机森林、决策树、逻辑回归、SVM、朴素贝叶
不上晚自习·2023-11-04 03:22

深入理解XGboost

XGBoostAuthor：Miracle8070From：AI蜗牛车1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归
文文学霸·2023-11-04 03:19

Task2 bayes_plus

常见的基于判别模型算法有逻辑回归、线性回归、支持向量机、提升方法、条件随机场、人工神经网络、随机森林、感知器举例：要确定一个瓜是好瓜还是坏瓜，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这个瓜的
酱油啊_·2023-11-04 00:22

逻辑斯蒂回归

逻辑斯蒂回归使用回归可以进行分类，，需要使用sigmod函数，将实数压缩到0-1之间的一个数，表示类别的概率，不像归一化函数会出现0或者1的数逻辑回归就是线性回归进行sigmod函数处理，将预测结果变成
qq_38404903·2023-11-03 19:53

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测
数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

吴恩达深度学习--logistic回归中的梯度下降法

a^i是训练样本的预测值以上是对于单个例子的逻辑回归。我们可以初始化J=0，dw1dw2db都为0回顾我们正在做的细节，dw1、dw2、db作为累加器
862180935588·2023-11-03 04:14

《NTP-VFL - A New Scheme for Non-3rd Party Vertical Federated Learning》模型原理

二、模型详情1、推导逻辑回归模型：P(y=1∣
superY25·2023-11-02 19:16

r ridge回归_R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

原文链接http://tecdat.cn/?p=14139我们考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量(经验均值和经验方差)的非参数估计量。如果要对二项式变量建模。这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量索偿的数量考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。利用泊松过程模型，我们可以获得这意味着在一年的前六个月中没有索赔的概率是一年中没有索赔的平方根。假设可以通过一些链接函数
weixin_39859394·2023-11-02 15:24

t检验、线性回归、PCA、CCA、PLS，都是一家人

2.线性回归说简单也简单，其核心就是用最小二乘法确定损失函数的最小值，如果因变量Y是二分类变量，就是逻辑回归，但也是属于线性回归。3.PCA用得够多了，要说原理，那就是寻找样本在高维空间中方差最大的
陈荣昌·2023-11-02 12:24

R语言使用surveyCV包对NHANES数据（复杂调查加权数据）进行10折交叉验证

地址为：https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/Default.aspx既往咱们通过多篇文章对复杂加权数据的线性模型、逻辑回归模型、生存分析模型进行了分析。
天桥下的卖艺者·2023-11-02 06:57

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1

本章讲解的主要内容有：介绍用于分类的健壮知名算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树和K
矢寸心·2023-11-01 06:18

Pytorch机器学习——3 神经网络（八）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.5反向传播算法在传统的机器学习方法（比如逻辑回归）中，可以通过梯度下降来确定权重的调整
辘轳鹿鹿·2023-10-31 05:29

15. 机器学习 - 支持向量机

逻辑回归预测心脏病在本节课开始呢，我给大家一份逻辑回归的练习，利用下面这个数据集做了一次逻辑回归预测心脏病的练习。本次练习的代码在「茶桁的AI秘籍」在Github上的代码库内，数据集的获取在文末。
茶桁·2023-10-31 03:28

Spark机器学习之分类与回归

目录分类Classification-----------逻辑回归Logisticregression-------------------二项式逻辑回归Binomiallogisticregression
dingcheng998·2023-10-31 02:49

风控学习：基于逻辑回归构建一张简单的评分卡

说明1.数据集来源为kaggle，因为是一个demo，且需要验证结果，所以仅取其训练集；2.本项目主要为了说明构建一张简单的评分卡（A卡，也就是贷前）的过程，所以省略了EDA的部分，仅仅做一个简单的流程说明。3.数据集和代码已经上传，点击下载下载链接导入相关包importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsk
爱挠静香的下巴·2023-10-31 02:45

sklearn中的逻辑回归

目录逻辑回归1.1逻辑回归概述1.2为什么需要逻辑回归1.3sklearn中的逻辑回归2linear_model.LogisticRegression2.3梯度下降：重要参数max_iter2.4二元回归与多元回归
Lennng·2023-10-31 02:44

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1.正则化参数2.特征工程（可解释的特征降维）：embedded3.梯度下降：重要参数max_iter4.二元回归和多元回归重要参数：solver
`AllureLove·2023-10-31 02:42

如何在【逻辑回归】中优化控制正则化程度的超参数C

一.逻辑回归基本介绍逻辑回归也称作logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过训练集来训练模型，并在训练结束后对测试集进行分类。
数字生命Allen·2023-10-31 02:38

基于【逻辑回归】的评分卡模型金融借贷风控项目实战

背景知识：在银行借贷过程中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段。今天我们来复现一个评分A卡的模型。完整的模型开发所需流程包括：获取数据，数据清洗和特征工程，模型开发，模型检验和评估，模型上线，模型检测和报告。我们先来导入相关的模块：'''获取数据——数据清洗——特征工程——模型训练和开发——模型检验和评估——模型上线和监控'''importpandasaspdimportnu
数字生命Allen·2023-10-31 02:38

如何绘制【逻辑回归】中threshold参数的学习曲线

threshold参数的意义是通过筛选掉低于threshold的参数，来对逻辑回归的特征进行降维。
数字生命Allen·2023-10-31 02:36

大数据进阶之算法——Spark ML库VectorAssemble详解

为了训练逻辑回归和决策树等ML模型，将原始的多个特征列组合成一个特征向量是很有用的。VectorAssemble将接受一下的输入列类型：所有数值类型、布尔类型和向量类型。
Clozzz·2023-10-30 17:17

逻辑回归介绍及statsmodels、sklearn实操

目录1、逻辑回归简要介绍2、statsmodels中实现逻辑回归3、sklearn实现逻辑回归3.1基础案例代码3.2样本不平衡问题处理3.3LogisticRegression模型参数说明3.4模型调优方法
sikadeerlu·2023-10-30 07:28

在线工作坊 | Python机器学习算法4-逻辑回归及其应用

活动简介欢迎来到Python机器学习算法系列在线分享的第四集.上期回顾，请参考：Python机器学习算法实践III-随机森林及应用本次分享为大家介绍逻辑回归（LogisticRegression）以及它的应用
MicrosoftReactor·2023-10-29 20:33

机器学习(一) —— 机器学习基础

特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2朴素贝叶斯算法3.3决策树与随机森林3.4逻辑回归四
share16·2023-10-29 09:41

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

显然，使用不相关数据会减少模型的精确性，尤其是线性算法：线性回归，逻辑回归等。因为线性算法一般使用梯度下降来寻找最优值，那么如果特征无关，标的目的就有可能误导有效的特征筛选有以下优势：1，减少过拟合。
weixin_39845613·2023-10-29 09:41

R数据分析：多分类逻辑回归

上篇文章给大家写了二分类逻辑回归，今天扩展到多分类：Multinomiallogisticregressionisusedtomodelnominaloutcomevariables,inwhichthelogoddsoftheoutcomesaremodeledasalinearcombinationofthepredictorvariables
Codewar·2023-10-29 07:20

Day4：逻辑回归（Logistic Regression）简介

Day4.jpg逻辑回归是什么？逻辑回归用于分类问题。在分类问题中，我们尝试预测目前观测目标属于哪一类，它会产生一个离散的二元结果（0或1）。一个简单的例子是某人在即将到来的选举中是否会投票。
海之瑶·2023-10-29 06:05

Pytorch专题实战——逻辑回归(Logistic Regression)

文章目录1.计算流程2.Pytorch搭建线性逻辑模型2.1.导入必要模块2.2.数据准备2.3.构建模型2.4.训练+计算准确率1.计算流程1)设计模型：Designmodel(input,output,forwardpasswithdifferentlayers)2)构建损失函数与优化器：Constructlossandoptimizer3)循环：Trainingloop-Forward=co
程旭员·2023-10-28 22:33

Spark 初探总结

ResilientDistributedDatasets转换map,floatMap,groupByKey...动作count,collect,save...3.学习算法分类与回归->监督式学习(带标签)目标结果明确线性回归逻辑回归
shaun_x·2023-10-27 18:06

机器学习项目实战

Titanic幸存者预测-监督学习分类1.数据准备2.数据加载及处理1.加载结构化的训练集2.处理缺失值，异常值3.特征工程4.逻辑回归算法训练模型5.模型性能评估6.模型持久化6.1sklearn0.21
laufing·2023-10-27 18:22

支持向量机（SVM）

（2）SVM采用监督学习方式，对数据进行二分类（这点跟逻辑回归一样）。但是，S
轩儿毛肚·2023-10-27 09:04

GWAS分析基本流程及分析思路

分析基本流程及分析思路数据预处理（DNAgenotyping、Qualitycontrol、Imputation）QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成2.表型数据统计分析逻辑回归
ChrisJO·2023-10-27 08:40

神经元谈到深度神经网络

序列文章上文[《一文速览机器学习的类别（Python代码）》](https://www.jianshu.com/p/fbe59dc46907)提到逻辑回归并做了简单介绍。
算法进阶·2023-10-26 12:59
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