主要介绍了二元 Logistic 回归算法，包括其基本原理、案例应用及优缺点。基本原理是通过考虑因变量发生的概率，将其除以未发生概率再取对数，使因变量和自变量呈线性关系，通常采用最大似然法估计系数。以银行对公授信客户违约分析为例，数据为 700 个客户信息，响应变量设为征信违约记录 V1，其他变量为特征变量。在数据准备中，进行了读取、观察和描述性分析，区分分类和连续特征并处理，将样本分为训练和测试集。使用 sklearn 建立模型后，进行特征变量重要性分析、计算科恩 kappa 得分和绘制 ROC 曲线及计算 AUC 值。优点包括可解释性强、适用于二分类问题、对变量分布要求宽松、能处理不同类型自变量且稳健性好；缺点有线性假设限制、独立性假设限制、对数据不平衡敏感以及解释系数存在局限性。
一、算法介绍 Logistic regression （逻辑回归）是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，主要的用途：分类问题：如，反垃圾系统判别，通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定；排序问题：如，推荐系统中的排序，根据转换预估值进行排序；预测问题：如，广告系统中CTR预估，根据CTR预估值
历史版LR模型，仅参考
在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。 在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。还记得之前说的吗，线性回归其实就是求出一条拟合空间中所
一、KNN（K近邻）概述KNN一种基于距离的计算的分类和回归的方法。其主要过程为：计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；对上面所有的距离值进行排序(升序)；选前k个最小距离的样本；根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；优点：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归； 可用于非线性分类； 训练时间复杂度为O(n)；对数据没有假设，准
之前的几篇博文，我们接触了不少带“回归”二字的算法，回归树、线性回归、岭回归，无一例外都是区别于分类算法，用来处理和预测连续型标签的算法。然而，逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，要先从线性回归开始。线性回归是机器学习中最简单的回归算法，对任意样本，它写作一个几乎人人熟悉的方程： ω被统称为模型的参
风控建模四：逻辑回归评分卡开发一、变量做WOE转换1、WOE转换的优势2、为什么是WOE转换？二、相关性与多重共线性1、相关性2、多重共线性三、模型拟合1、前向回归2、后向回归3、逐步回归四、 拟合结果解读五、分数转换1、为什么要转换分数2、如何做转换六、可解释性 逻辑回归评分卡因其可解释性强、上线便捷、方便管理等特点往往成为传统金融领域风险管控模型的不二选择。本篇文章就来聊一下逻辑回归评分卡
逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。其中每一组数据都是由p 个指标构成。（1）逻辑回归所处理的数据逻辑回归是用来进行分类的。例如，我们给出一个人的
1 逻辑回归的参数列表 2 逻辑回归的属性列表 3 逻辑回归的接口列表
1 名为“回归”的分类器 2 为什么需要逻辑回归 3 sklearn中的逻辑回归
逻辑回归的常见面试点总结：（逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。）逻辑回归和线性回归的联系和区别参考原文：逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。线性回归决策函数：hθx=θ
前言：在介绍基于逻辑评分卡之前，需要对逻辑回归有个基本认知，最好能自己推导公式。评分卡模型1：概述信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题，将企业或者个体消费者划分为能够按期还本付息（即“好”客户）和违约（即“坏”）两类。具体做法是根据历史数据中的样本，从已知的数据中找出违约及不违约客户的特征，从而总结出分类的规则，建立数学模型，用于测量价款人的违约风险（或者违约概率），为消费信贷决策提供依据。2
点击打开链接上一节介绍了简单的线性回归，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。logistic回归 logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是 y = w * x + b，logistic回归简单的是做二分类问题，使用sigmoid函数将所有的正数和负数都变成
1.1 逻辑回归原理详解1.1.1 LR原理讲解+公式推导从公式推导中详细讲解逻辑回归算法的原理。 线性回归模型： 逻辑回归是用来估计一个实例属于某个特定类别的概率，是一个二分类算法，如果预估概率大于等于50%，则模型预测该实例为正类，反之，则预测为负类。则需要把y从负无穷大到正无穷大映射为概率p从0到1，可以设置为：则：&nb
概述逻辑回归是一个假设样本服从伯努利分布，利用极大似然估计和梯度下降求解的二分类模型，在分类、CTR预估领域有着广泛的应用。公式推导逻辑回归是用来解决分类问题用的，与线性回归不同的是，逻辑回归输出的不是具体的值，而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。 有人说逻辑回归不是回归，因为输出的不是回归值。 也可理解为逻辑回归是先求回归函数，再将结果通过逻辑函数转化一下得到
简介 Logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型预测P（Y = 1）是X的函数。 数据 该数据集来自UCI机器学习库，它与葡萄牙银行机构的直接营销活动（电话）有关。 分类目标是预测客户是否将购买定期存款（变量y）。 数据集可以从这里下载或者her
拼多多的搜索接口采用了与京东、淘宝截然不同的技术架构 —— 核心商品数据通过 WebSocket 实时推送，配合多层参数加密和动态签名验证，传统的 HTTP 接口模拟方案几乎完全失效。本文将突破这种 "HTTP+WebSocket" 混合架构的壁垒，通过逆向 WebSocket 握手协议和数据加密逻 ...
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