㈠ logistic回归分析结果解读
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，格式更加易理解，分析结果如下：
第一：对模型整体情况进行说明，比如对R方值进行描述，以及列出模型公式。
第二：逐一分析X对于Y（相对于的对比项）影响情况；如果X对应的P值小于0.05则说明X会对Y（相对于的对比项）产生影响关系，此时可结合OR值进一步分析影响幅度。第三：总结分析结果。
以及可结合输出的智能文字分析，进行解读。
㈡ 您好，请问Python运行二元logistics回归怎样设置对照呢
逻辑回归里面像男女这种类别类型的特征，都要转换成两个特征，如果是男，就是01，如果是女，就是10。你说的哑变量，也就是大家常说的独热编码，在sklearn里有onehotencoder，可以去查查怎么用。拿着个男女属性被转化成独热编码以后，通过逻辑回归，可以算出那个特征的权重。
㈢ 机器学习中，使用逻辑回归(python)做二分类时，recall，f1_score,support的含义是
假设预测目标为0和1
数据中1的个数为a，预测1的次数为b，预测1命中的次数为c
准确率 precision = c / b
召回率 recall = c / a
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
㈣ logistic回归分析
如果没有因果关系 你做回归出来又有想解释什么？
单因素是一元自变量的 多因素是多元自变量吧。
㈤ 怎么用python做logistic回归
Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回...
㈥ 怎么看python中逻辑回归输出的解释
以下为python代码，由于训练数据比较少，这边使用了批处理梯度下降法，没有使用增量梯度下降法。
##author:lijiayan##data:2016/10/27
##name:logReg.pyfrom numpy import *import matplotlib.pyplot as pltdef loadData(filename):
data = loadtxt(filename)
m,n = data.shape print 'the number of examples:',m print 'the number of features:',n-1 x = data[:,0:n-1]
y = data[:,n-1:n] return x,y#the sigmoid functiondef sigmoid(z): return 1.0 / (1 + exp(-z))#the cost functiondef costfunction(y,h):
y = array(y)
h = array(h)
J = sum(y*log(h))+sum((1-y)*log(1-h)) return J# the batch gradient descent algrithmdef gradescent(x,y):
m,n = shape(x) #m: number of training example; n: number of features x = c_[ones(m),x] #add x0 x = mat(x) # to matrix y = mat(y)
a = 0.0000025 # learning rate maxcycle = 4000 theta = zeros((n+1,1)) #initial theta J = [] for i in range(maxcycle):
h = sigmoid(x*theta)
theta = theta + a * (x.T)*(y-h)
cost = costfunction(y,h)
J.append(cost)
plt.plot(J)
plt.show() return theta,cost#the stochastic gradient descent (m should be large,if you want the result is good)def stocGraddescent(x,y):
m,n = shape(x) #m: number of training example; n: number of features x = c_[ones(m),x] #add x0 x = mat(x) # to matrix y = mat(y)
a = 0.01 # learning rate theta = ones((n+1,1)) #initial theta J = [] for i in range(m):
h = sigmoid(x[i]*theta)
theta = theta + a * x[i].transpose()*(y[i]-h)
cost = costfunction(y,h)
J.append(cost)
plt.plot(J)
plt.show() return theta,cost#plot the decision boundarydef plotbestfit(x,y,theta):
plt.plot(x[:,0:1][where(y==1)],x[:,1:2][where(y==1)],'ro')
plt.plot(x[:,0:1][where(y!=1)],x[:,1:2][where(y!=1)],'bx')
x1= arange(-4,4,0.1)
x2 =(-float(theta[0])-float(theta[1])*x1) /float(theta[2])
plt.plot(x1,x2)
plt.xlabel('x1')
plt.ylabel(('x2'))
plt.show()def classifyVector(inX,theta):
prob = sigmoid((inX*theta).sum(1)) return where(prob >= 0.5, 1, 0)def accuracy(x, y, theta):
m = shape(y)[0]
x = c_[ones(m),x]
y_p = classifyVector(x,theta)
accuracy = sum(y_p==y)/float(m) return accuracy
调用上面代码：
from logReg import *
x,y = loadData("horseColicTraining.txt")
theta,cost = gradescent(x,y)print 'J:',cost
ac_train = accuracy(x, y, theta)print 'accuracy of the training examples:', ac_train
x_test,y_test = loadData('horseColicTest.txt')
ac_test = accuracy(x_test, y_test, theta)print 'accuracy of the test examples:', ac_test
学习速率=0.0000025，迭代次数=4000时的结果：
似然函数走势（J = sum(y*log(h))+sum((1-y)*log(1-h))），似然函数是求最大值，一般是要稳定了才算最好。
从上面这个例子，我们可以看到对特征进行归一化操作的重要性。
㈦ logistic回归分析 数据需要多少
一、正确得做法是把所有变量代如回归方程，逐步回归分析，必要是多用几种筛选变量得技术，同时要考虑因素得交互作用，综合分析” 二、单因素分析的结果和多因素分析的结果不一样是很正常的事情，因为单因素分析往往存在混杂因素的影响 三、要明白在建立多元回归模型之前，单因素分析的主要作用是起到筛选的作用，通常选取p小于0.一或者0.二的因素进入多元回归模型，而多元回归模型中偏回归系数有意义才是真正的有意义； 如果多元回归模型中偏回归系数没有意义，就算单因素有意义也是没有意义的
㈧ 怎么看逻辑回归的python代码
你把大于0,改成大于等于0,再重新试试。 另外你的逻辑弄得复杂了，好好想想，把逻辑简化一下。
如果你会画状态图，可以画个图给自己看看，好多逻辑是重复的。
比如if H3MRRFlag == 1: 象这样的语句是一需要的，直接删除。因为从python语法角度看，可能会有runtime error， 因为你没有初始化变量