我的目标是使用逻辑回归来确定哪些属性对房价的影响最大。在运行我的Logistic回归时，我会得到一个Endog错误，如下所示：谢谢。
浏览 0提问于2019-12-13得票数 1
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/1-P))是由<
浏览 3提问于2019-06-03得票数 0
当响应变量是"Chan“时，我尝试使用逻辑回归。我使用了预测函数，但函数返回的向量不是布尔值，有人知道问题出在哪里吗？
浏览 3提问于2016-04-29得票数 0
在logistic回归算法中，我们有两个显著的函数(或方程)：1. Logistic回归函数。2. Logit功能。Logit函数(即Logit方程LN(P/1-P))是由Logistic
浏览 0提问于2019-06-05得票数 2
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我正在尝试用C++实现逻辑回归，但我得到的预测结果甚至与我的预期相去甚远。我不确定我对逻辑回归或代码的理解是否有误。 我已经检查了算法并调整了学习率，但结果非常不一致。int m = sizeof(x) / sizeof(x[0]);
final_total.push_back(total);
浏览 34提问于2019-05-21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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(y_test.shape) --(3,)
请参阅下面我从youtube和互联网上获得的代码，上面的代码给出了以下错误，.Please帮助我解决错误：<ipython-inputmodule>
/srv/cond
浏览 1提问于2019-09-25得票数 0
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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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我知道线性回归做“回归”，logistic回归做“分类”。当我们实现这两种方法时，我能注意到的唯一不同是损失函数:线性回归使用均方误差这样的损失函数，logistic使用交叉熵。
浏览 0提问于2018-09-14得票数 1
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我被赋予了一个任务来预测餐厅的收入，基于一些变量，我可以用Logistic回归来预测收入数据。该数据集属于kaggle餐厅收入预测项目。PS :-我被告知要使用Logistic回归，我知道这不是这个问题的正确算法
浏览 0提问于2018-02-26得票数 0
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我正在研究一个预测问题:使用许多特性的Y=1的百分比是多少？
用于培训的输出Y值是二进制的。在这种情况下，预测应该被视为分类还是回归？返回概率的logistic回归是合适的还是支持向量机的概率，例如这？
浏览 0提问于2018-08-16得票数 1
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我试着用logistic回归来做预测，用Python和sklearn库测试准确性。我正在使用我从这里下载的数据：
ValueError: Unknown label type: 'continuous'
我在做线性回归时使用了同样的逻辑，它适用于线性回归。res_train, res_test = train_test_split(variables, results, te
浏览 1提问于2019-03-01得票数 1
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虽然这里回答了一个类似的问题，但我想采取一种不同的方法。假设我有一个二元目标变量1/0和一个分类变量M/F，由此，我可以得到一个比例为p1的M和目标1的F，而p2的F是目标1的，N1和N2分别是M和F的总数。对H0: p1=p2进行测试是否明智？如果H0不能被拒绝，它是否表明性别与目标没有任何关联？
浏览 0提问于2019-06-03得票数 0
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我的logistic回归算法将y_pred作为数组返回。我希望看到数据集中的哪些行被预测为True。作为一个理智的测试，可以说，看看错误预测的真理是绝对错误的，或至少接近。有什么方法可以获得预测行的索引吗？或者其他方式，这通常是怎么做的？
浏览 3提问于2020-05-04得票数 0
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我有一个数据集，我试图预测汽车类型的基础上的许多功能。我想要一次OLS回归# where 0 = sedan, 1 = minivan , etc
y = [0,0,1,0,2
浏览 3提问于2020-02-25得票数 0
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我试图理解朴素贝叶斯和Logistic回归所需假设的差异。如果我错了，请纠正我，朴素回归和逻辑回归之间还有其他假设/区别吗？
浏览 2提问于2019-12-02得票数 0
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我想用logistic回归建立一个简单的情感分析分类器。我从cs.uic.edu下载了一个积极和消极的单词列表。有6000多个单词，既有正面的也有负面的。
浏览 0提问于2018-03-07得票数 1
我正在研究机器学习算法的时间复杂性，我无法找到用于预测新输入的Logistic回归的时间复杂性。我读过，对于分类是O(c*d) c-是类数，d是维数，我知道对于线性回归，搜索/预测时间复杂度是O(d)。你能解释一下Logistic回归的搜索/预测时间复杂度是什么吗？
浏览 2提问于2019-01-17得票数 10
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