R语言机器学习算法实战系列（八）逻辑回归算法 (logistic regression)
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文章目录
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- 介绍
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- 教程
- 下载数据
- 加载R包
- 导入数据
- 数据预处理
- 数据描述
- 数据切割
- 构建模型
- 预测测试数据
- 评估模型
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- 模型准确性
- 混淆矩阵
- 模型评估指标
- ROC Curve
- PRC Curve
- 特征的重要性
- 保存模型
- 总结
- 系统信息
介绍
逻辑回归分类算法的原理是基于概率的，它通过估计一个给定输入样本属于某个类别的概率来进行分类。下面是逻辑回归算法的原理和步骤：
原理：
- 线性假设：逻辑回归假设特征和输出之间存在线性关系。对于二分类问题，我们想要预测的是一个概率值，即样本属于某个类别的概率。
- Sigmoid函数：为了将线性回归的输出转换为概率值（一个介于0和1之间的值），逻辑回归使用Sigmoid函数。
- 对数几率（Log-odds）：Sigmoid函数的输入是对数几率，即特征的线性组合。对数几率表示的是特征和类别标签之间的