《多元Logistic回归》课件.pptVIP

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*****************课程大纲11.简介多元Logistic回归的概念和应用场景。22.模型构建模型的假设、参数估计和评估方法。33.实践操作使用Python或R语言实现多元Logistic回归。44.案例分析运用多元Logistic回归解决实际问题。多元Logistic回归简介分类预测多元Logistic回归是一种统计模型,用于预测一个具有两个或多个离散结果的因变量,它将自变量的线性组合与事件的概率联系起来。多类别分类该模型能够处理具有两个或多个离散类别输出的分类问题,例如,预测客户是否会购买特定产品或预测疾病的诊断。模型方程多元Logistic回归模型基于逻辑函数,将线性组合转化为概率,用于估计每个类别发生的概率。多元Logistic回归模型多元Logistic回归模型是一种用于预测分类变量结果的统计模型。它通过将多个自变量与因变量之间建立线性关系,从而预测因变量的概率。模型使用sigmoid函数将线性预测值转换为概率值,并根据概率值对样本进行分类。模型的输出是每个类别出现的概率。模型假设线性关系多元Logistic回归模型假设自变量与因变量之间存在线性关系。这种关系可以通过模型中的系数来表示。独立性多元Logistic回归模型假设自变量之间相互独立。这意味着自变量之间不存在相关性。误差项多元Logistic回归模型假设误差项服从独立同分布的正态分布。这意味着误差项的方差一致,且与自变量无关。多重共线性多元Logistic回归模型假设自变量之间不存在多重共线性。这意味着自变量之间不存在高度线性相关性。参数估计1数据准备收集并整理数据,确保数据质量和完整性。2模型选择根据数据特征和目标变量选择合适的模型。3参数初始化对模型参数进行初始赋值。4优化算法使用梯度下降或其他优化算法更新参数。参数估计是多元Logistic回归模型训练的核心步骤。它通过优化算法寻找最佳的参数值,使得模型能够最大程度地拟合训练数据。参数估计过程是一个迭代过程,通过不断调整参数来最小化模型的损失函数。最大似然估计1似然函数模型参数下的样本概率2最大化似然函数找到最优参数3梯度下降迭代优化参数最大似然估计是一种常用的参数估计方法,它通过最大化似然函数来找到模型参数的最佳值。模型评估分类准确率模型预测正确分类的比例ROC曲线不同阈值下,模型的真阳性率和假阳性率的曲线图AUC指标ROC曲线下的面积,代表模型区分正负样本的能力混淆矩阵不同类别预测结果的矩阵,用于分析模型的分类性能分类准确率分类准确率是模型预测结果中正确分类样本占总样本数的比例,是评估模型性能的常见指标。分类准确率可以反映模型整体的分类能力,但不能区分不同类别之间的预测准确性。分类准确率公式:正确分类样本数量/总样本数量ROC曲线ROC曲线(接收者操作特征曲线)用于评估二元分类模型的性能。它以真阳性率(TPR)为纵轴,以假阳性率(FPR)为横轴绘制。曲线越靠近左上角,模型的性能越好。AUC指标AUC(AreaUndertheCurve)是ROC曲线下的面积,用于评估模型的整体性能。AUC值介于0到1之间,越接近1说明模型的性能越好。AUC反映了模型将正样本排在负样本前面的能力。0.5随机随机分类器AUC值为0.51完美完美分类器AUC值为10.7-0.9良好AUC值在0.7到0.9之间,模型具有良好性能0.5-0.7一般AUC值在0.5到0.7之间,模型性能一般混淆矩阵混淆矩阵用于评估分类模型的性能,它是一个表格,显示了模型预测的结果与实际结果之间的比较。混淆矩阵包含四个关键指标:真阳性(TP)、假阳性(FP)、真阴性(TN)和假阴性(FN)。交叉验证数据划分将数据集随机分成训练集和验证集。模型训练使用训练集训练多元Logistic回归模型。模型评估使用验证集评估模型性能,例如准确率、精确率、召回率等。重复步骤重复上述步骤多次,每次使用不同的数据划分。结果汇总汇总所有评估结果,获得模型的平均性能表现。偏差-方差权衡偏差模型预测值与真实值之间的平均差异。方差模型预测值在不同训练数据集上的变化程度。权衡低偏差模型通常具有高方差,反之亦然。目标找到一个在偏差和方差之间取得平衡的模型。正则化技术过拟合问题多元Logistic回归模型容易过拟合,导致模型在训练集上表现很好,但在测试集上表现差。正则化技术可以有效缓解过拟合问题。减少模型复杂度正则化通过在损失函数中添加惩罚项,降低模型复杂度,避免模型过拟合。L

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