mllib逻辑回归

机器学习笔记 第7课：线性判别分析算法

逻辑回归是一种传统的分类算法，仅限于两类分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。线性判别分析法简称LDA，表示起来非常简单。
首席IT民工·2023-10-07 16:56

逻辑回归（Logistic Regression）

一、分类问题在分类问题中，你要预测的变量是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。
handsomemao666·2023-10-07 14:28

R 做多元逻辑回归

逻辑回归解决分类问题，第一步要先确定特征，自变量，因变量用R的glm，原始数据读入read.csv（）#第一行为列名，header=T，列名是各自变量先分训练集和测试集，7：3train_sub=sample
好风凭借力·2023-10-07 05:44

终章：模型搭建与评估

然后插入模型，这里选择的是逻辑回归模型和随机森林模型。以逻辑回归模型为例得到训练集和测试集的分数：最后输出模型预测的结果：接下来一步
小憨豆·2023-10-06 21:23

《基于同态加密和秘密分享的纵向联邦LR协议研究》论文阅读

paperid=1b7e04e0r41x0ax0976q0gy0m5242465摘要提出了一种新颖的两方纵向联邦逻辑回归协议,并在半诚实安全模型下证明了该协议的安全性,包括模型训练流程和模型推理流程的安全性
superY25·2023-10-06 17:14

使用Python进行逻辑回归建立评分卡的完整示例代码，包括数据预处理、分箱、特征工程、共线性剔除、模型评估和信用评分规则制定的过程

废话不多说直接上代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,roc_auc_scorefromstat
田晖扬·2023-10-06 15:05

逻辑回归_评分卡分数转换

四、评分卡分数转换模型训练好后，我们需要把对每个变量的每个分箱（也就是数值段）转换成具体的分值。在讲计算过程前，先来讲点前置知识。评分卡中不直接用客户违约率ppp，而是用违约概率与正常概率的比值，称为oddsoddsodds，即:Odds=p1−p⇒p=odds1+odds(1)Odds=\frac{p}{1-p}\Rightarrowp=\frac{odds}{1+odds}~~~~(1)Odd
短腿叔叔·2023-10-06 15:03

逻辑回归建立评分卡

逻辑回归建立评分卡1数据预处理1.1去重复值1.2填补缺失值1.3处理异常值1.4相关性分析1.5样本均衡处理1.6分训练集和测试集2特征处理2.1分箱2.2计算WOE、IV值3模型建立4制作评分卡在借贷场景中
tour_ying·2023-10-06 15:32

逻辑回归与评分卡

然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。
Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

逻辑回归-评分卡模型

【逻辑回归】在建立评分模型时，我们通过使用逻辑回归进行建立模型对数据进行训练，模型给出一个分类好坏客户的一个概率值；并不是评分卡的分值。
张小杰_2016·2023-10-06 15:30

逻辑回归评分卡整理

1.逻辑回归模型简介1.1.逻辑斯蒂（Logistic）分布分布函数：密度函数：其中，表示位置参数，表示形状参数。
nikita_zj·2023-10-06 15:00

用逻辑回归制作评分卡

目录一.评分卡二.导库，获取数据三.探索数据与数据预处理1.去除重复值2.填补缺失值3.描述性统计处理异常值4.为什么不统一量纲，也不标准化数据分布5.样本不均衡问题6.分训练集和测试集三.分箱1.分多少个箱子才合适2.分箱要达成什么样的效果3.等频分箱4.定义WOE和IV函数5.卡方检验，合并箱体，画出IV曲线6.用最佳分箱个数分箱，并验证分箱结果7.将选取最佳分箱个数的过程包装为函数8.对所有
PURE-li·2023-10-06 15:27

风控建模四：逻辑回归评分卡开发

风控建模四：逻辑回归评分卡开发一、变量做WOE转换1、WOE转换的优势2、为什么是WOE转换？
白白的一团团·2023-10-06 14:57

逻辑回归评分卡

文章目录一、基础知识点(1)逻辑回归表达式(2)sigmoid函数的导数损失函数(Cross-entropy,交叉熵损失函数)交叉熵求导准确率计算评估指标二、导入库和数据集导入库读取数据三、分析与训练四
育林·2023-10-06 14:55

使用梯度下降训练线性模型

使用梯度下降训练线性模型文章目录使用梯度下降训练线性模型1实验内容2实验原理线性分类——最小二乘法logistic回归3具体实现数据生成与可视化：数据读取与处理：法一：利用最小二乘求解线性分类法二：利用线性分类+梯度下降：法三：利用逻辑回归
Yuetianw·2023-10-06 13:46

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

算法：如何选择最优模型；OX01常见的最优化算法判别模型：感知机，k近邻，决策树，逻辑回归，支持向量机，条件随机场，最大熵模型。生成模型：朴素贝叶
weixin_39622891·2023-10-06 13:45

Python数据科学基础教程

本文将从以下几个方面对Python数据科学进行讲解：数据准备与预处理：如何进行数据导入、清洗、特征工程等操作；数据探索与可视化：数据量、数据分布、相关性、缺失值分析、变量分布等；数据建模：包括线性回归、逻辑回归
禅与计算机程序设计艺术·2023-10-05 03:22

LogisticRegression 与 LogisticRegressionCV 的区别

LogisticRegression和LogisticRegressionCV是scikit-learn库中用于逻辑回归的两个类，它们之间的区别如下。
我有明珠一颗·2023-10-04 23:25

跟我一起学人工智能（二）

、深度学习的几个概念，如果你已经看完了上篇文章，还是建议你去搜索下这几个名词的权威解释，更能加深你的理解，也使你对这些概念的认识更加严谨和规范~话不多说，这篇重点说下机器学习重要的两大模型：线性回归和逻辑回归模型
一只大黑猫·2023-10-04 17:05

pytorch_神经网络构建1

文章目录pytorch简介神经网络基础分类问题分析:逻辑回归模型逻辑回归实现多层神经网络多层网络搭建保存模型pytorch简介为什么神经网络要自定义数据类型torch.tensor?
lidashent·2023-10-04 13:55

机器学习笔记 -- 神经网络

1、什么是神经网络1.1非线性假设无论是线性回归还是逻辑回归，都存在这样一个缺陷，那就是当特征过多时，计算量会非常大。这时，神经网络应运而生，极大地弥补了这方面的缺点。
算法导航·2023-10-04 09:16

机器学习基础：逻辑回归

目录1.逻辑回归的应用场景2.为什么需要逻辑回归3.logisticfunction是怎么来的？
小羊和小何·2023-10-03 03:38

机器学习7：逻辑回归

一、说明逻辑回归模型是处理分类问题的最常见机器学习模型之一。二项式逻辑回归只是逻辑回归模型的一种类型。它指的是两个变量的分类，其中概率用于确定二元结果，因此“二项式”中的“bi”。
无水先生·2023-10-03 03:08

逻辑回归 - 理论篇

什么是逻辑回归？Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。
u属于v·2023-10-03 00:57

朴素贝叶斯

贝叶斯网络是有向无环图image.png朴素贝叶斯的优点与缺点：优点：容易快速建模，在多分类问题中表现优良；当特征独立时，朴素贝叶斯分类效果好于逻辑回归等其他分类器，且需要的数据量更少；相对连续性的数据
tongues·2023-10-02 13:03

机器学习的未来：半监督学习

从它的概念开始，无数的算法，从简单的逻辑回归到大规模的神经网络，都已经被研究用来提高精确度和预测
d5cc63d9e177·2023-10-02 12:41

2021-07-08

随着互联网时代的快速发展，企业从原先传统营销的逻辑回归到现如今的营销本质——即获客。相对新营销而言，传统营销获客效率相对较低，传统营销主要借助量大手段：品牌和渠道。
2b74f7f8fd9f·2023-10-02 06:00

线性回归与逻辑回归的区别

线性回归以经典的预测房价为例，假设样本为（X,yiX,y_iX,yi），其中X是多维变量（X=(x1,x2...xn)X=(x_1,x_2...x_n)X=(x1,x2...xn)），属性包括房子大小，使用年限等，y是对应该样本的房价。那么我们就可以得到一个预测房价的假设模型，hθ(X)=θTXh_\theta(X)=\theta^TXhθ(X)=θTX只要我们求出了参数θ\thetaθ，就完成了
likewind1993·2023-10-01 09:50

神经网络基础知识

每一个神经网络可以看作是同时运行多个逻辑回归1.2单层神经网
hqc888688·2023-10-01 03:49

标准化、逻辑回归、随机梯度参数估计

机器学习入门数据预处理：将？替换为缺失值data=data.replace(to_replace="?",value=np.nan)丢掉缺失值data.dropna(how="any)#how=all删除全是缺失值的行和列#haow=any删除有缺失值的行和列将数据集划分成测试集和训练集data[column_name[1:10]]是自变量xdata[column_name[10]是因变量yfro
别狗了·2023-09-30 22:36

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.·2023-09-29 17:05

R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类...

p=21379本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，目的是估计参数β。
拓端研究室TRL·2023-09-29 12:44

逻辑回归

逻辑回归说的是数据的分类，估计的是一个离散值线性回归用来估计某个连续值，如果用线性回归来归类，预测值是0.10.2而不是1和0。
Bounty_Hunter·2023-09-28 19:33

逻辑回归和线性回归的异同点

逻辑回归和线性回归的异同点如果你光说名词相近，那面试官就要打你了。不同点逻辑回归与线性回归最大的区别，即逻辑回归中的因变量为离散的，而线性回归中的因变量是连续的。
GhostintheCode·2023-09-28 17:01

逻辑回归（Logistic回归又名对数几率回归）原理及python代码实现

逻辑回归的本质还是线性回归，母体函数是线性回归函数，只不过将结果值代入Sigmoid函数转换为0到1之间的数
南山十一少·2023-09-28 00:26

逻辑回归【保姆级注释Python实现】

1.引入头文件importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportscipy.optimizeasopt2.读取数据百度网盘地址如下：链接：https://pan.baidu.com/s/12iVi93AQStYRmgUhhYR0Zg提取码：9kgk#根据自己存放的路径进行修改path='ML-homework-main\
Infinity_and_beyond·2023-09-28 00:56

全面解析并实现逻辑回归(Python)

本文以模型、学习目标、优化算法的角度解析逻辑回归(LR)模型，并以Python从头实现LR训练及预测。
风度78·2023-09-28 00:23

逻辑回归模型的简介及python代码实现

文章目录1逻辑回归简介1.1回归步骤1.2逻辑回归与多重线性回归2逻辑回归模型算法原理2.1逻辑回归模型的数学原理2.2逻辑回归模型的代码实现2.3逻辑回归模型的深入理解2.4多分类逻辑回归模型演示总结
日常脱发的小迈·2023-09-28 00:22

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化...

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频如果能提前准确预测这些信息，
拓端研究室TRL·2023-09-27 22:27

线性回归&逻辑回归&正则化

本文为《吴恩达机器学习》课程笔记线性回归代价函数CostFuction它的目标是:选择出可以使得建模误差的平方和能够最小的模型参数批量梯度下降BatchGradientDescent是学习率（learningrate），它决定了我们沿着能让代价函数下降程度最大的方向向下迈出的步子有多大，在批量梯度下降中，我们每一次都同时让所有的参数减去学习速率乘以代价函数的导数。对于的取值可以尝试:运用梯度下降法
susion哒哒·2023-09-27 20:50

spark java web_在Java Web中使用Spark MLlib训练的模型

训练模型首先在sparkMLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型：importorg.apache.spark.mllib.classification.{Logisti
圆山中庸·2023-09-27 11:55

Java应用|使用Apache Spark MLlib构建机器学习模型

如果您觉得本博客的内容对您有所帮助或启发，请关注我的博客，以便第一时间获取最新技术文章和教程。同时，也欢迎您在评论区留言，分享想法和建议。谢谢支持！一、引言1.1SparkMLlib简介ApacheSparkMLlib（MachineLearninglibrary）是一个开源机器学习框架，建立在ApacheSpark之上，支持分布式计算和大规模数据处理。它提供了许多经典机器学习算法和工具，如分类、
青年老年程序员·2023-09-27 11:21

Java应用|使用Apache Spark MLlib构建机器学习模型【下】

如果您觉得本博客的内容对您有所帮助或启发，请关注我的博客，以便第一时间获取最新技术文章和教程。同时，也欢迎您在评论区留言，分享想法和建议。谢谢支持！四、无监督学习4.1聚类4.1.1K-MeansK-Means是一种常见的无监督学习算法，用于将一组数据分成k个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇。K-Means的目标是最小化所有数据点到其所属簇中心的距离的平方和。K-Means算法的基本流程如下：
青年老年程序员·2023-09-27 11:21

R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32071原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于交易策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投资者为了在股票交易中取得更多的收益，就需要有合理有效的投资策略，因素模型的基础上发展出众多量化研究模型。对
·2023-09-27 11:56

R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类...

p=21379本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，目的是估计参数β。
拓端研究室TRL·2023-09-27 08:40

逻辑回归与多项式特征：解密分类问题的强大工具

文章目录引言逻辑回归简介引入多项式特征为什么要使用多项式特征？代码演示决策边界引言在机器学习领域，逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于解决诸如垃圾邮件过滤、疾病预测和客户流失分析等各种分类问题。
小馒头学python·2023-09-26 14:05

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

以下是一些常见的分类算法：逻辑回归（LogisticRegression）：通过对线性函数应用sigmoid函数，将数据映射到一个概率值，然后根据阈值对数据进行二分类。
傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

R语言用普通最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类|附代码数据

本文我们对[逻辑回归和样条曲线进行]()介绍。logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，目的是估计参数β。回想一下，针对该概率使用该函数是（对数）似然函数对数似然其中。
·2023-09-26 00:17

TORCH09-05:逻辑回归

深度神经网络/卷积神经网络/循环神经网络(lstm)）数据集1.4.技术框架选择MaxnetTensorflowPytorchUI：Qt|-OpenCV|-Numpy|-Matplotlib2.分类2.1.逻辑回归
杨强AT南京·2023-09-25 15:46

hive动态分区等脚本

最近终于有点时间了,不容易啊,下次给大家分享点Azkaban怎么调度,脚本里面定制化参数,整个数据的流入,流出,到数据的展示一整套架构,hive的维度建模,设计原理,包括flink,kylin等,Mllib
终生学习丶·2023-09-25 14:06
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