在我的项目中(在R中)，我使用了二进制Logistic回归，但在AML中，我发现了两个Logistic回归两类和MultiClass。在另一种情况下，在R工具中运行glm()时，它执行Logistic回归，并在汇总(Loreg Eqn)之后提供每个变量的系数和估计值。
浏览 14提问于2017-02-27得票数 0
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我正在用logistic回归和不应用PCA进行二元分类。与单纯logistic回归相比，PCA在logistic回归前的应用具有较高的准确性和较低的FNs。
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
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我有一个问题，类似的标题，但不是相同的。标题上的问题使我能够解释我的需求的动态。该模型的目标是允许我最小化违约的概率，考虑到这个变量和其他描述我客户特性的变量。确定这个问题的最佳方法是什么？为任何分类模型( Y=Default/No )训练一个带有所有外生和极限的模型作为变量这些可能性中的任何一种听起来都对吗？
对于这两种
浏览 0提问于2021-02-23得票数 3
我有一个线性模型，预测统计数据“购买”只能有0或1作为结果。我的想法是用一条if然后with语句，但至少这样做是行不通的： by descending gender; if buy >=0.5 then buy = 1 else 0;我需要如何对它进行编码才能工作呢？
浏览 4提问于2022-06-17得票数 0
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我已经建立了一个模型，根据主题(特征)中的关键字将电子邮件分类为10个不同的work_categories (标签)。然而，这个任务可能包括电子邮件应该被归类在多个标签上的可能性。我一直在遵循的指导，但没有关于多标签分类。
浏览 0提问于2019-07-31得票数 0
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我有两个关于logistic回归的问题。
我正在对一个二元相关变量和一个由100多个类别组成的独立变量进行逻辑回归。逻辑回归是否仍然是正确的选择？还是有必要再做一次测试？我郑重地使用logistic回归来检验独立变量是否与依赖变量有关。在这种情况下，是否有必要将我的数据分成训练和测试集。我可以用什么样的测试来确定我正在工作的模型是否好。
浏览 0提问于2018-12-04得票数 0
我们知道有许多不同类型的分类算法。但是在不同类别的分类算法中，哪些算法适合于二进制分类，哪些算法适用于更多的类，为什么？
浏览 0提问于2021-11-29得票数 2
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我知道logistic回归适用于二元分类，而softmax回归则适用于多类问题.如果我用相同的数据训练多个logistic回归模型，并将它们的结果归一化，得到多类分类器而不是使用一个softmax模型，
浏览 3提问于2016-03-17得票数 24
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然而，我也在尝试实施逻辑回归，并偶然发现了它的代码，但他们没有提到“多项式”。当我在网上阅读时，我发现存在多个Logistic回归。我的问题是:我是用LOGISTIC回归还是多项式LOGISTIC回归？他们之间有什么区别？他们说概率是二进制的？我如何选择和选择什么，因为情绪包含“中性”情绪和“积极”和“消极”情绪，而不是二元关系。
浏览 8提问于2022-09-04得票数 0
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根据我所理解的，线性回归可以预测可以具有连续值的结果，而logistic回归预测的结果是离散的。在我看来，logistic回归类似于一个分类问题。所以，为什么叫回归？
还有一个相关的问题：
浏览 9提问于2015-05-28得票数 7
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我正在SPSS中运行二进制逻辑回归，以测试例如电视广告对消费者购买产品的概率的影响。我的问题是，使用二元逻辑回归公式：最大概率将等于100%。因此，如果我用二进制logistic回归中的系数绘制Logistic回归图，在某个点上概率达到100%，这在现实生活中从来不是这样的。我该如何控制它呢？有没有办法改变SPSS二进制逻辑回归，使其具有最大概率，例如20%？
谢谢!
浏览 6提问于2014-12-11得票数 0
回归的通常定义(据我所知)是从给定的一组输入变量中预测一个连续的输出变量。它真的是一个回归算法吗？如果是，为什么？
浏览 0提问于2014-06-19得票数 23
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module>
/srv/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py
浏览 1提问于2019-09-25得票数 0
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在xgboost R软件包中，有两个目标与助推器gbtree。reg:logistic见第22页(前2行) https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/xgboost.pdf
我在想
浏览 0提问于2016-03-08得票数 4
在logistic回归算法中，我们有两个显著的函数(或者说方程)：
Logit函数(即Logit方程LN(P/
浏览 3提问于2019-06-03得票数 0
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