逻辑回归对数据的要求,逻辑回归用于什么类型的任务

逻辑回归解决的是什么问题 2023-12-31 18:09 583 墨鱼

逻辑回归解决的是什么问题

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logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。因变量是二分变量的就是二元logistic回归🌈逻辑回归一文搞懂逻辑回归的数据要求：见P2 常见问题及解决办法：见P3 如何评选用一种分析工具，如R，spss，SAS等等再做

逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。它可以处理各种类型的关系，因为它对预测的相对风险指数OR使用了一个非线性的log转换。为了避免过拟合和欠拟合，我们应该包括所有重二、逻辑回归的数据要求该模型适用于大多数据集，但还是需要考虑以下几点：1.二元逻辑回归中的因变量必须是二元的；2. 模型中的多重共线性应该很小或没有；3. 样本量越大越好；三、

但实际研究中并没有固定的标准，有的专业0.1甚至0.05这样都可以，但有的专业却常常出现0.8以上。一如果各种连接函数都无法满足平行性假定，则需要考虑回归系数是否会随着分割点而发生改变。此时最好使用无序多分类的ILogistic回归进行模型拟合，然后再根据系数估计值考虑如何进行处

˙﹏˙ 接下来，我们在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约分析。* ** 信贷数据集，其中包含了银行贷款申请人的信息。该文件包含1000名申请人的22.逻辑回归的数据要求① 自变量与因变量之间存在线性关系② 自变量之间不存在多重共线性③ 自变量为分类变量或连续变量，对于分类变量，通常需要进行哑变量

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