㈠ logistic回歸分析結果解讀
可以使用在線spss平台SPSSAU進行分析，格式更加易理解，分析結果如下：
第一：對模型整體情況進行說明，比如對R方值進行描述，以及列出模型公式。
第二：逐一分析X對於Y（相對於的對比項）影響情況；如果X對應的P值小於0.05則說明X會對Y（相對於的對比項）產生影響關系，此時可結合OR值進一步分析影響幅度。第三：總結分析結果。
以及可結合輸出的智能文字分析，進行解讀。
㈡ 您好，請問Python運行二元logistics回歸怎樣設置對照呢
邏輯回歸裡面像男女這種類別類型的特徵，都要轉換成兩個特徵，如果是男，就是01，如果是女，就是10。你說的啞變數，也就是大家常說的獨熱編碼，在sklearn里有onehotencoder，可以去查查怎麼用。拿著個男女屬性被轉化成獨熱編碼以後，通過邏輯回歸，可以算出那個特徵的權重。
㈢ 機器學習中，使用邏輯回歸(python)做二分類時，recall，f1_score,support的含義是
假設預測目標為0和1
數據中1的個數為a，預測1的次數為b，預測1命中的次數為c
准確率 precision = c / b
召回率 recall = c / a
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
㈣ logistic回歸分析
如果沒有因果關系 你做回歸出來又有想解釋什麼？
單因素是一元自變數的 多因素是多元自變數吧。
㈤ 怎麼用python做logistic回歸
Logistic回歸主要分為三類，一種是因變數為二分類得logistic回歸，這種回歸叫做二項logistic回歸，一種是因變數為無序多分類得logistic回歸，比如傾向於選擇哪種產品，這種回歸叫做多項logistic回歸。還有一種是因變數為有序多分類的logistic回...
㈥ 怎麼看python中邏輯回歸輸出的解釋
以下為python代碼，由於訓練數據比較少，這邊使用了批處理梯度下降法，沒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
調用上面代碼：
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
學習速率=0.0000025，迭代次數=4000時的結果：
似然函數走勢（J = sum(y*log(h))+sum((1-y)*log(1-h))），似然函數是求最大值，一般是要穩定了才算最好。
從上面這個例子，我們可以看到對特徵進行歸一化操作的重要性。
㈦ logistic回歸分析 數據需要多少
一、正確得做法是把所有變數代如回歸方程，逐步回歸分析，必要是多用幾種篩選變數得技術，同時要考慮因素得交互作用，綜合分析」 二、單因素分析的結果和多因素分析的結果不一樣是很正常的事情，因為單因素分析往往存在混雜因素的影響 三、要明白在建立多元回歸模型之前，單因素分析的主要作用是起到篩選的作用，通常選取p小於0.一或者0.二的因素進入多元回歸模型，而多元回歸模型中偏回歸系數有意義才是真正的有意義； 如果多元回歸模型中偏回歸系數沒有意義，就算單因素有意義也是沒有意義的
㈧ 怎麼看邏輯回歸的python代碼
你把大於0,改成大於等於0,再重新試試。 另外你的邏輯弄得復雜了，好好想想，把邏輯簡化一下。
如果你會畫狀態圖，可以畫個圖給自己看看，好多邏輯是重復的。
比如if H3MRRFlag == 1: 象這樣的語句是一需要的，直接刪除。因為從python語法角度看，可能會有runtime error， 因為你沒有初始化變數