逻辑回归用曲线来拟合样本,可以用来处理二分类问题,比如邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件、一个交易是欺诈还是合法等。 2. 数学推导 01) 找一个线性模型由X预测Y y=wTx+b (式1) 02) 把预测出来的连续数值Y二分类成0和1 用Sigmoid函数(也叫S形函数) g(x)=1/(1+e−x)(式2) ,可以把预测值控制在0和1...
逻辑回归例子 所以,手术时间大于5小时的感染率是手术时间小于或等于5小时的感染率的2.681倍 决策树回归: 决策树实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法,每次分割的时候,都将当前的空间一分为二, 这样使得每一个叶子节点都是在空间中的一个不相交的区域,在进行决策的时候,会根据输入样本每一维特征的值,一步一...
treelm=rpart(是否恋爱~是否追求过别人 + 是否被别人追求过 + 每月话费 + 学生组织个数 + 寝室同学是否谈过恋爱 + 大一大二,mydata) 2.2.2 画出决策树方法一 library(rpart.plot) par(family = "STHeiti") #设置字体 rpart.plot(treelm) 2.2.3 画出决策树方法二 library(rattle) ## Loading requir...
Bootstrap 采样是通过在不同的训练集上训练树来去相关树的方法。 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20条信息。 下面的代码可以用来确定申请人是否有信用,以及他(或她)是否对贷款人有良好的...
总之,逻辑回归和决策树是在许多方面相似的机器学习算法,都可以用于分类问题。选择哪种算法取决于提供的数据和要解决的问题。逻辑回归通常用于二元分类和多类别分类问题,而决策树适合具有离散值和连续特征的数据。在选择算法时需要权衡使用特定算法可能带来的好处和缺点并选择最适合的算法。©...
这部分通过rpart、rpart.plot和party包来实现决策树模型及其可视化,通过randomForest包拟合随机森林,通过e1071包构造支持向量机,通过R中的基本函数glm()实现逻辑回归。在探索之前,先安装好相应的包。 代码语言:javascript 复制 pkgs<-c("rpart","rpart.plot","party","randomForest","e1071")install.packages(pk...
决策树建模流程通常包括以下步骤: 1、数据收集,包括数据清洗、特征工程等。 2、选择最优划分属性,通常使用信息增益和基尼指数等算法来选择划分属性。 3、根据划分属性构建一棵决策树。 4、使用测试数据对模型进行验证和评估,评价指标包括准确度、精确度、召回率、F1值等。 三、比较分析 1、数据处理 逻辑回归和决策...
逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法。它假设输入和输出之间存在一个非线性的关系,并使用一个sigmoid函数将输入变量映射到0和1之间的输出。逻辑回归的应用场景包括信用卡欺诈检测、客户流失预测等。 决策树 决策树是一种基于树结构的机器学习算法。它将数据集分解成多个小的子集,直到每个子集都可以用一个简单的...
逻辑回归 R R ST段压低是最重要的特征,其次是胸痛类型2等等。 混淆矩阵 随机森林 变量重要性 混淆矩阵 绘制决策树 神经网络 变量重要性 混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)是用于评估分类模型性能的一种表格。它以四个不同的指标来总结模型对样本的分类结果:真阳性(True Positive, TP)、真阴性(True Negative, ...
决策树算法能够处理非线性问题,并且具有很好的解释性,可以清晰地展示分类过程。 接下来将从准确性、可解释性、鲁棒性、训练效率、对异常值的鲁棒性等方面对逻辑回归和决策树进行详细比较。 1.准确性 在处理线性可分的数据集时,逻辑回归通常能够取得很好的分类效果。然而,对于非线性问题,逻辑回归的表现就不如决策树...