(read_feather("DT_4_ind")) 使用GAM回归模型。将工作日的字符转换为整 ...
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价 身高 GDP 学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败 流失或不流失 涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策。这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归。 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 寻找危险因素,找到某些影响因变量 ...
2016-12-13 17:06 1 126064 推荐指数:
(read_feather("DT_4_ind")) 使用GAM回归模型。将工作日的字符转换为整 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22410 原文出处:拓端数据部落公众号 本文的目的是完成一个逻辑回归分析。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。 library(tidyverse ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21444 逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等,例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战,惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计,且其有效的算法 ...
如何判断我们的线性回归模型是正确的? 1、回归诊断的基本方法opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women)par(mfrow = c(2, 2))plot(fit)par(opar ...
。因此,当因变量为分类变量时,需要使用logistic回归模型。 什么是logistic回归模型? ...
Logistic回归模型 混淆矩阵 ROC曲线 KS曲线 函数说明 演示 ...
Logistic逻辑回归 Logistic逻辑回归模型 线性回归模型简单,对于一些线性可分的场景还是简单易用的。Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种,虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类,区别于线性回归直接拟合目标值,Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=20828 本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是最小最大凹度惩罚函数(MCP)和光滑切片绝对偏差惩罚(SCAD),以及其他L2惩罚的选项( “弹性网络”)。还提供了用于执行交叉验证以及拟合后 ...