Логистическая регрессия - это статистическая классификационная модель, используемая для категориальных прогнозов.

Подробнее про logistic-regression...

Я пытаюсь выполнить анализ логистической регрессии для каждой строки от R1 до R6 по строке C1 кадра данных "dat" Input data frame dat <- data.frame(list(X1 = c(1, 1, 0, 1, 1, 1, 0), X2 = c(1, 1, 0, 1, 1, 1, 0), X3 = c(1, 1, 1, 0, 1, 1, 0), X4 = c(1, 1, 0, 1, 1, 1, 0), X5 = c(0, 1, 0, 0, 1, 1, 0), X....
9 Окт 2021 в 17:48
Я работаю с данными опроса сложной выборки для оценки моделей бинарных результатов. Я пытаюсь сообщить о средних предельных эффектах логит-модели, которые я оценил с помощью svyglm пакета survey в R. Однако я получаю следующую ошибку, когда использую margins из одноименного пакета: margins(fit, d....
21 Авг 2021 в 06:36
Я пытаюсь выяснить, как коэффициенты логистической регрессии с полиномиальным членом связаны с прогнозами. В частности, меня интересует место на оси x, где прогноз наиболее высок. Пример ниже: set.seed(42) # Setup some dummy data x <- 1:200 y <- rep(0, length(x)) y[51:150] <- rbinom(100, 1, 0.5) ....
3 Авг 2021 в 16:43
Я пытаюсь создать определяемую пользователем функцию, которая выводит отношения шансов (95% ДИ) из моделей логистической регрессии. Я в основном застрял на Строке 2, где я предсказываю отношение шансов с помощью функции oddsratio::or_glm(). Мне нужно передать ввод предиктора в именованный список в ....
from gensim.models import Word2Vec import time # Skip-gram model (sg = 1) size = 1000 window = 3 min_count = 1 workers = 3 sg = 1 word2vec_model_file = 'word2vec_' + str(size) + '.model' start_time = time.time() stemmed_tokens = pd.Series(df['STEMMED_TOKENS']).values # Train the Word2Vec Model w2v_....
Я изначально сделал логистическую модель с помощью пакета GLM, но хотел исправить для разделения, поэтому я использовал функцию LogistFF, и теперь я пытаюсь повторить мои участки. Я не уверен, как сделать сюжет, как тот, который ниже с объектом логистафа. Многие пакеты, похоже, не поддерживают его, ....
24 Май 2021 в 10:39
Я пытаюсь извлечь бета-значения из модели, определенной с помощью train() из пакета каретки. cv_model_pls <- train( POD1HemoglobinCut ~ ., data = train, method = "pls", family = "binomial", trControl = trainControl(method = "cv", number = 10), preProcess = c("zv", "center", "scale"), ....
22 Май 2021 в 18:37
Я построил модель логистической регрессии для прогнозирования получателей ссуд. Набор данных составляет 94% неакцепторов и 6% акцепторов. Я запустил несколько моделей логистической регрессии: одну с исходным набором данных, одну после повышения дискретизации до 50/50 и удаления некоторых переменны....
15 Май 2021 в 00:42
Есть ли способ получить значение потерь на каждой итерации при обучении логистической регрессии? Python sklearn показывает значения потерь во время обучения, однако, имеет рабочий пример для SGDRegressor не работает для логистической регрессии.....
11 Май 2021 в 17:34
Есть ли способ запустить логистическую регрессию sklearn с помощью tanh? Я знаю, что tanh лучше, когда метки {-1,1}, а сигмовидный лучше, когда метки {0,1} Если я не могу реализовать логистическую регрессию, будет ли преобразование меток из {-1,1} -> {0, 1} улучшить производительность логистической ....
Я использую взвешенные обобщенные линейные модели (statsmodels) для классификации: import statsmodels.api as sm model= sm.GLM(y, x_with_intercept, max_iter=500, random_state=42, family=sm.families.Binomial(),freq_weights=weights) Одна из переменных в x_with_intercept - двоичная. Я думал, что не во....
24 Апр 2021 в 09:46
Как мне извлечь степени свободы (df.residual) из фиксированного объекта? Другие распространенные пакеты напрямую сообщают об этом в выходном объекте и позволяют вычислять его с помощью stats :: df.residual (): .......
23 Апр 2021 в 17:44
Я пытаюсь создать (синтетический) набор данных для случайно созданных точек для 200 образцов. Проблема в том, что я получаю повторяющиеся имена столбцов, но мое требование состоит в том, что мне нужен только один целевой столбец .......
19 Апр 2021 в 20:01
Я искал этот ответ и очень удивлен, что не нашел его. Я просто хочу выполнить трехуровневую логистическую регрессию в R. Определим искусственные данные: set.seed(42) y <- sample(0:2, 100, replace = T) x <- rnorm(100) Моя переменная y содержит три числа - 0, 1 и 2. Я подумал, что самым простым спос....
17 Апр 2021 в 18:53
Я хочу построить диаграмму, подобную этой Я создал гистограмму и завершил логистическую регрессию. #imports import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression plt.bar(prob_df['diff'], prob_df['full_win_prob']) plt.show() #logistic regression X = dfx['home_diff'].....
Я пытаюсь решить одну проблему, которая напоминает классификацию ирисов Фишера. Проблема в том, что я могу обучить модель на своем компьютере, но данная модель должна предсказывать членство в классе на компьютере, где невозможно установить python и scikit learn. Я хочу понять, как, получив коэффиц....
11 Апр 2021 в 01:39
Я хотел бы создать модель логистической регрессии с моими данными, однако я продолжаю получать ошибки с моими данными, как показано ниже. Я хотел бы получить некоторую помощь в том, как я могу создать правильную модель логистической регрессии с моими данными с помощью пакета statsmodels. Я попытал....
Я выполняю логистическую регрессию для логического набора данных 0/1 (предсказывая вероятность того, что определенный возраст даст вам зарплату, превышающую некоторую сумму), и я получаю очень разные результаты с помощью sklearn и StatsModels, где sklearn очень неверно < / em>. Я установил штраф s....
Я пытаюсь реализовать логистическую регрессию для проблемы двоичной классификации с нуля на Python. Мои результаты не совпадают с результатами, полученными при реализации sklearn, как вы можете видеть в этом .......
Я пытаюсь понять функцию predict в статистических моделях Python для модели Logit. Его документация находится здесь. Когда я создаю модель Logit и использую predict, она возвращает значения от 0 до 1, а не от 0 или 1. Теперь я читаю это, говоря, что это вероятности, и нам нужен порог. Логистическа....
Я пытаюсь провести анализ плохих случаев в моей модели категоризации продуктов с помощью SHAP. Мои данные выглядят примерно так: corpus_train, corpus_test, y_train, y_test = train_test_split(data['Name_Description'], data['Category_Tar....
12 Мар 2021 в 23:09
Я пытаюсь запустить GridSearchCV с помощью оценщика LogisticRegression и записать точность модели, точность, отзыв, метрики f1. Однако я получаю следующую ошибку в метрике точности: Precision is ill-defined and being set to 0.0 due to no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control t....
Может кто-нибудь помочь мне исправить эту ошибку? Вот мой код: df1 = pd.read_csv('new_customer_info.csv') df1 = df1.drop(columns = ['person_home_ownership', 'loan_intent', 'loan_grade']) df1.dropna(inplace=True) df1['cb_person_default_on_file'] = df1['cb_person_default_on_file'].map({'Y':1 ,'N':0}....
Библиотека (сетка) библиотека (gridExtra) библиотека (метла) библиотека (BiodiversityR) библиотека ("vegan") # [1] библиотека ("MASS") # [2] библиотека (nlme) # [3] библиотека ("bbmle") Вот данные, которые я .......
5 Мар 2021 в 02:55
У меня есть модель логистической регрессии, размещенная в конвейере scikit-learn, используя следующее: pipeline = make_pipeline( StandardScaler(), LogisticRegressionCV( solver='lbfgs', cv=10, scoring='roc_auc', class_weight='balanced' ) ) pipeline.fit(X_t....