逻辑回归 vs 决策树 vs 支持向量机（II）
原文地址：Logistic Regression vs Decision Trees vs SVM: Part II
在这篇文章，我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。其实第一篇文章已经给出了很好的回答，不过在这...
逻辑回归方法原理
逻辑回归线性支持向量机
代码：
1 # -*- coding: utf-8 -*-
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3 Created on Tue Jul 17 10:13:20 2018
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5 @author: zhen
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逻辑回归在R中提供100%的准确性，但是如果我导出结果文件，它会给出不同的结果
我使用R进行逻辑回归，在混淆矩阵中获得了100%的准确率，但当我导出数据时，实际预测值显示了不同的结果。有人能帮帮忙吗。###Code set.seed(123)
gi.train_ind -
sample(1:nr...
逻辑回归在python中不起作用
我正在尝试使用scipy.optimize在python中实现逻辑回归，并得到了下面描述的错误import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
im...
python机器学习——逻辑回归方法
背景与原理：
线性回归可以实现对连续结果的预测，但是现实生活中我们常见的另一种问题是分类问题，尤其是二分类问题，在这种情况下使用线性回归就不太合适了，我们实际上需要计算出的是一个在$[0,1]$之间的概率来告诉我们某样本属于某一类的概率，...
打印逻辑回归MNLogit()中的p值
我有一个数据帧，看起来像这样：我已经应用了Logistic回归，并且我希望在另一个数据框中具有p得分和t值 Algorithm Success
A 0.91
B ...
广义逻辑回归Python:如何正确定义二元自变量？
我使用加权广义线性模型(Statsmodel)进行分类：import statsmodels.api as sm
model= sm.GLM(y, x_with_intercept, max_iter=500, random_state=4...
逻辑回归预测所有样本为1
我正在尝试用以下数据训练逻辑回归模型:分类变量:0或1数值变量:8到20之间的连续数我有20个数值变量，我想一次只使用一个用于预测模型，看看哪一个是最好的特性。我使用的代码是：for variable in numerical_variab...
R语言中逻辑回归知识点总结
逻辑回归是回归模型，其中响应变量（因变量）具有诸如True / False或0/1的分类值。 它实际上基于将其与预测变量相关的数学方程测量二元响应的概率作为响应变量的值。
逻辑回归的一般数学方程为
y = 1/(1+e^-(a+b1x...
逻辑回归预测只有一类
我是数据科学或机器学习方面的新手。我尝试从here实现代码，但预测结果只返回1个类。下面是我的代码：classification_data = data.drop([10], axis=1).values
classification_la...