Logistic回归全流程代码，包含:导入数据 数据划分 基线表生成 LASSO回归批量单因素logistic 多因素log

sYRKIjNWOxZIP回归全流程代.zip  173.6KB

资源文件列表:

ZIP 回归全流程代.zip 大约有10个文件
  1. 1.jpg 83.29KB
  2. 2.jpg 104.05KB
  3. 回归全流程代码包含导入数.html 4.41KB
  4. 回归全流程代码包含导入数据数据划分基线.txt 181B
  5. 回归全流程代码解析一引言随着技术的不断发展大.txt 2.84KB
  6. 回归全流程代码解析深入技术分析一引言.txt 2.62KB
  7. 回归全流程代码解析深入技术分析一引言在程序.txt 3.18KB
  8. 回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法它可以帮.doc 1.96KB
  9. 在现代数据科学和机器学习中回归是一种.txt 1.65KB
  10. 斜齿轮时变啮合刚度求解模型基于势.txt 2.43KB

资源介绍:

Logistic回归全流程代码，包含:导入数据 数据划分 基线表生成 LASSO回归 批量单因素logistic 多因素logistic 列线图 ROC 校准曲线 DCA
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89759199/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89759199/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Logistic<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法<span class="ff3">，</span>它可以帮助我们预测二分类问题中的概率<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在本文中<span class="ff3">，</span>我们将介绍<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">Logistic<span class="_ _0"> </span></span>回归的全流程代码<span class="ff3">，</span>并逐步解释其中的关键步骤和概念<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff3">，</span>我们导入数据<span class="ff4">。</span>数据的准备是进行<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">Logistic<span class="_ _0"> </span></span>回归的第一步<span class="ff3">，</span>我们需要收集具有代表性的数据</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">样本<span class="ff4">。</span>数据的导入通常会使用<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">Python<span class="_ _0"> </span></span>的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">pandas<span class="_ _0"> </span></span>库<span class="ff3">，</span>它提供了强大的数据处理和分析功能<span class="ff4">。</span>在导入</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">数据之后<span class="ff3">，</span>我们要进行数据的预处理<span class="ff3">，</span>包括数据清洗<span class="ff4">、</span>缺失值处理和特征工程等步骤<span class="ff3">，</span>以确保数据的</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">质量和准确性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff3">，</span>我们需要对数据进行划分<span class="ff4">。</span>数据划分是为了在训练和测试阶段使用不同的数据集<span class="ff3">，</span>以评估模</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型的性能<span class="ff4">。</span>常用的数据划分方法有随机划分和交叉验证等<span class="ff4">。</span>通过合理的数据划分<span class="ff3">，</span>我们可以有效地评</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">估模型的泛化能力<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在数据划分完成后<span class="ff3">，</span>我们需要生成基线表<span class="ff4">。</span>基线表是指在没有任何特征工程和模型优化的情况下<span class="ff3">，</span>使</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">用最简单的方法构建的模型表现<span class="ff4">。</span>通过生成基线表<span class="ff3">，</span>我们可以对比后续优化方法的效果<span class="ff3">，</span>评估模型的</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">改进程度<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接着<span class="ff3">，</span>我们将介绍<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">LASSO<span class="_ _0"> </span></span>回归<span class="ff4">。<span class="ff1">LASSO<span class="_ _0"> </span></span></span>回归是一种特征选择方法<span class="ff3">，</span>它可以通过对模型的惩罚项进行</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优化<span class="ff3">，</span>自动筛选出对目标变量有较大影响的特征<span class="ff4">。<span class="ff1">LASSO<span class="_ _0"> </span></span></span>回归不仅可以提高模型的预测能力<span class="ff3">，</span>还可以</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">降低模型的复杂度<span class="ff3">，</span>避免过拟合问题<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">除了<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">LASSO<span class="_ _0"> </span></span>回归<span class="ff3">，</span>我们还会介绍批量单因素<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">logistic<span class="_ _0"> </span></span>和多因素<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">logistic<span class="ff4">。</span></span>这两种方法可以帮助</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们分析不同因素对目标变量的影响程度<span class="ff4">。</span>通过分析因素的权重和显著性<span class="ff3">，</span>我们可以对问题的关键因</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">素有更深入的了解<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在模型分析过程中<span class="ff3">，</span>列线图<span class="ff4">、<span class="ff1">ROC<span class="_ _0"> </span></span></span>曲线和校准曲线是常用的可视化方法<span class="ff4">。</span>列线图可以帮助我们比较不</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">同因素的效果<span class="ff3">，<span class="ff1">ROC<span class="_ _0"> </span></span></span>曲线可以评估模型的分类性能<span class="ff3">，</span>校准曲线可以判断模型的预测准确性<span class="ff4">。</span>通过这些</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可视化方法<span class="ff3">，</span>我们可以更直观地理解模型的性能和特点<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最后<span class="ff3">，</span>我们会介绍<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">DCA<span class="_ _0"> </span></span>方法<span class="ff4">。<span class="ff1">DCA<span class="_ _0"> </span></span></span>是一种常用的决策分析方法<span class="ff3">，</span>它可以帮助我们在不同决策策略下评</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">估模型的效果<span class="ff4">。</span>通过比较不同决策策略的效益<span class="ff3">，</span>我们可以选择最优的决策方案<span class="ff3">，</span>并为实际问题的决策</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">提供支持<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff3">，</span>本文详细介绍了<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">Logistic<span class="_ _0"> </span></span>回归的全流程代码<span class="ff3">，</span>并围绕导入数据<span class="ff4">、</span>数据划分<span class="ff4">、</span>基线表生成</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">、<span class="ff1">LASSO<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">回归</span></span>、<span class="ff2">批量单因素<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">logistic</span></span>、<span class="ff2">多因素<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">logistic</span></span>、<span class="ff2">列线图</span>、<span class="ff1">ROC<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">曲线</span></span>、<span class="ff2">校准曲线和<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">DCA</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">方法展开了阐述<span class="ff4">。</span>通过本文的学习<span class="ff3">，</span>读者可以对<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">Logistic<span class="_ _0"> </span></span>回归的应用和方法有更深入的理解<span class="ff3">，</span>并在</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">实际问题中灵活运用<span class="ff4">。</span>希望本文能够为读者提供有价值的技术分析<span class="ff3">，</span>并让读者在程序员社区的博客中</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">获得更多的启发和交流<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源