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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

    • 介绍
      • 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
      • 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:

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原理:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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

http://www.kler.cn/a/355402.html

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