导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import ...

sklearn.linear_model.logisticregression (penlty='l2',dual=false,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=true,intercept_scaling=1,class_weight=none ...

1、概述 　　Logistic regression（逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 　　在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测，也就是根据某广告被用 户点击的可能性，把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方，然后叫他“你点我啊！”用户点了 ...

LR算法作为一种比较经典的分类算法，在实际应用和面试中经常受到青睐，虽然在理论方面不是特别复杂，但LR所牵涉的知识点还是比较多的，同时与概率生成模型、神经网络都有着一定的联系，本节就针对这一算法及其所涉及的知识进行详细的回顾。 LogisticRegression 0.前言 　　LR ...

一. 逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均 ...

LogisticRegression（逻辑回归） 逻辑回归虽然名称上带回归，但实际上它属于监督学习中的分类算法。 1.算法基础 LogisticRegression基本架构源自于Adline算法，只是在激励函数的选择上有所不同，Adline算法使用恒等函数作为激励函数 ...

其实我们很少使用到sklearn里面的逻辑回归，因为它不能很好地处理样本均衡，我们一般使用statsmodels.api.Logit 逻辑回归参数 可选参数： penalty:正则化方式，可选择‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, ‘none’，默认 ...

背景：使用Logistic回归来预测患有疝气病的马的存活问题，这里的数据包括368个样本和28个特征，疝气病是描述马胃肠痛的术语，然而，这种病并不一定源自马的胃肠问题，其他问题也可能引发疝气病，该数据集中包含了医院检测马疝气病的一些指标，有的指标比较主观，有的指标难以测量，例如马的疼痛级别 ...