logistic-regression

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因此，我正在用逻辑回归算法逼近分类问题，并获得了类“1”的测试集的所有预测。该集合非常不平衡，因为它具有超过200k的输入，92％的集合来自类“1”。如果P（Y = 1 | X）> 0.5，Logistic回归通常将输入分类为类“1”。因此，由于测试集中的所有观察值都被归类为1类，我认为可能有一种方法来改变该阈值并将其设置为例如0.75，以便只有P（Y = 1 | X）> 0.75的观察值归类到类

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偏移[I]错误做与mgcv GAM二元逻辑回归时

我试图以配合二元响应广义相加模型，使用的代码： library(mgcv) m = gam(y~s(x1)+s(x2), family=multinom(K=2), data=mydata) 下面是部分我数据（样本量为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（）估计概率回归模型

我需要手动编程概率回归模型而不使用glm。我会用optim直接最小化负对数似然。我写了下面的代码，但它不工作，给错误： 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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如何从tensorflow高层API恢复训练的LinearClassifier并作出预测

我一直在使用tensorflow的LinearClassifier（）班培养了逻辑回归模型的模型，并设置model_dir参数，它指定的位置在哪里模型训练过程中保存检查站的metagrahps ： # Create temporary directory where metagraphs will evenually be saved model_dir = tempfile.mkdtemp()

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ROCR不绘制标准错误

我想绘制一个使用ROCR软件包的标准偏差ROC曲线。我现在用的是quality.csv文件重复的例子，在这里找到 - https://courses.edx.org/courses/course-v1:MITx+15.071x_3+1T2016/courseware/5893e4c5afb74898b8e7d9773e918208/030bf0a7275744f4a3f6f74b95169c04

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无法在R中执行逻辑回归

我正在尝试data.frame逻辑回归（11359行，137列）。 data.frame包含Y（一个因变量）和预测变量（136个独立变量）。所有变量都是二进制的。我创建基于 “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中的多类逻辑回归中的特征选择

我正在使用python.Now使用多项Logistic回归来执行特征选择（在具有1,00,000行和32个特征的数据集上），按顺序选择特征的最有效方式是什么为多类目标变量（1,2,3,4,5,6,7）建立模型？

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如何将潜在语义分析的特征作为自变量纳入预测模型

我试图在R中使用文本数据进行逻辑回归。我已经构建了一个文档矩阵和相应的潜在语义空间。根据我的理解，LSA用于从“术语”中导出“概念”，这可能有助于降低维度。这里是我的代码： tdm = TermDocumentMatrix(corpus, control = list(tokenize=myngramtoken,weighting=myweight)) tdm = removeSparseTer

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Tensorflow LinearClassifier（）总是猜测否定类

我目前正在使用tensorflow根据其“宽”教程实现逻辑回归器：https://www.tensorflow.org/tutorials/wide 我的代码与教程非常匹配，但是，当我在模型，它每次都会猜测负面的类，这是大约77％的数据。我怎样才能让我的模型冒险进行积极的猜测？我不是正规化的，所以方差应该是最大值。该文档夸耀了84％的准确性，我使用完全相同的数据集。可能会出现什么问题？这里是训练码

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如何在scala中设置逻辑回归的数据？

我是新来斯卡拉，我想实现一个回归model.So最初我加载如下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(