logistic-regression

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因此，我正在用邏輯迴歸算法逼近分類問題，並獲得了類「1」的測試集的所有預測。該集合非常不平衡，因爲它具有超過200k的輸入，92％的集合來自類「1」。如果P（Y = 1 | X）> 0.5，Logistic迴歸通常將輸入分類爲類「1」。因此，由於測試集中的所有觀察值都被歸類爲1類，我認爲可能有一種方法來改變該閾值並將其設置爲例如0.75，以便只有P（Y = 1 | X）> 0.75的觀察值歸類到類

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偏移[I]錯誤做與mgcv GAM二元邏輯迴歸時

我試圖以配合二元響應廣義相加模型，使用的代碼： library(mgcv) m = gam(y~s(x1)+s(x2), family=multinom(K=2), data=mydata) 下面是部分我數據（樣本量爲443）： mydata[1:3,] y x1 x2 1 1 12.55127 0.2553079 2 1 12.52029 0.2264185 3 0 1

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用optim（）估計概率迴歸模型

我需要手動編程概率迴歸模型而不使用glm。我會用optim直接最小化負對數似然。我寫了下面的代碼，但它不工作，給錯誤： cannot coerce type 'closure' to vector of type 'double' # load data: data provided via the bottom link Datospregunta2a <- read.dta("proble

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如何從tensorflow高層API恢復訓練的LinearClassifier並作出預測

我一直在使用tensorflow的LinearClassifier（）班培養了邏輯迴歸模型的模型，並設置model_dir參數，它指定的位置在哪裏模型訓練過程中保存檢查站的metagrahps ： # Create temporary directory where metagraphs will evenually be saved model_dir = tempfile.mkdtemp()

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ROCR不繪製標準錯誤

我想繪製一個使用ROCR軟件包的標準偏差ROC曲線。我現在用的是quality.csv文件重複的例子，在這裏找到 - https://courses.edx.org/courses/course-v1:MITx+15.071x_3+1T2016/courseware/5893e4c5afb74898b8e7d9773e918208/030bf0a7275744f4a3f6f74b95169c04

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無法在R中執行邏輯迴歸

我正在嘗試data.frame邏輯迴歸（11359行，137列）。 data.frame包含Y（一個因變量）和預測變量（136個獨立變量）。所有變量都是二進制的。我創建基於「my_data」 data.frame公式是f = as.formula(paste('y ~', paste(colnames(my_data)[c(3:52, 54:133, 138:143)], collapse =

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python中的多類邏輯迴歸中的特徵選擇

我正在使用python.Now使用多項Logistic迴歸來執行特徵選擇（在具有1,00,000行和32個特徵的數據集上），按順序選擇特徵的最有效方式是什麼爲多類目標變量（1,2,3,4,5,6,7）建立模型？

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如何將潛在語義分析的特徵作爲自變量納入預測模型

我試圖在R中使用文本數據進行邏輯迴歸。我已經構建了一個文檔矩陣和相應的潛在語義空間。根據我的理解，LSA用於從「術語」中導出「概念」，這可能有助於降低維度。這裏是我的代碼： tdm = TermDocumentMatrix(corpus, control = list(tokenize=myngramtoken,weighting=myweight)) tdm = removeSparseTer

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Tensorflow LinearClassifier（）總是猜測否定類

我目前正在使用tensorflow根據其「寬」教程實現邏輯迴歸器：https://www.tensorflow.org/tutorials/wide 我的代碼與教程非常匹配，但是，當我在模型，它每次都會猜測負面的類，這是大約77％的數據。我怎樣才能讓我的模型冒險進行積極的猜測？我不是正規化的，所以方差應該是最大值。該文檔誇耀了84％的準確性，我使用完全相同的數據集。可能會出現什麼問題？這裏是訓練碼

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如何在scala中設置邏輯迴歸的數據？

我是新來斯卡拉，我想實現一個迴歸model.So最初我加載如下csv文件： val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv") .option("header", "true") .option(