逻辑回归

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逻辑回归有哪些模型

有如下模型:1、二项logistic回归:因变量为两种结局的二分类变量,如中奖=1、未中奖=0;自变量可以为分类变量,也可以为连续变量;阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。2、无序多分类logistic回归:因变量为无序的多分类变量,如获取健康知识途径(传统大众媒介=1,网络=2,社区宣传=3);自变量可以为分类变量,也可以为连续变量;也可用于因变量为有序多分类变量,但不满足平行检验条件的数据资料。原理:用因变量的各个水平(除参照水平外)与参照水平比值的自然对数来建立模型方程。3、有序多分类logistic回归:因变量为有序的多分类变量,如病情严重程度(轻度=1,中度=2,重度=3);自变量可以为分类变量,也可以为连续变量。原理:将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归;须进行平行线检验,即检验自变量系数是否相等,如不满足,则使用无需多分类logistic回归。

逻辑回归(logistic regression)是线性分类器吗?

是。常见的线性分类器有:LR,贝叶斯分类,单层感知机、线性回归。常见的非线性分类器:决策树、RF、GBDT、多层感知机。

怎样正确理解逻辑回归(logistic regression)?

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