plot=T, ci=T, main="ROC Curve of Logistic Regression", print.auc=T, print.auc.cex=.8, print.thres=T, print.thres.cex=.8, auc.polygon=T, max.auc.polygon=T, grid=T) #2.rms包的lrm()函数 #rms包是一个用于回归模型分析的R语言扩展包,提
逻辑回归(Logistic Regression)是一种广泛使用的统计方法,用于预测一个二分类结果发生的概率。 Logistic Regression是一种广泛使用的分类算法,它的主要思想是将输入变量的线性组合映射到0到1之间的概率,用于预测二元输出变量的概率。 逻辑回归模型,是一种广义的线性回归分析模型。日常工作生活中我们会遇到很多的1,0分类问...
def predict(X, theta): return [1 if x >= 0.5 else 0 for x in logisticModel(X, theta)] if __name__ == "__main__": pdData = loadDataSet('LogiReg_data.txt') plotDataSet(pdData) pdData.insert(0, "ones", 1) # 插入x0 = 1 orig_data = pdData.as_matrix() # 把DataFrame转...
方法二:另一种Logistic模型 在这种方法中,我们将建立第二个Logistic逻辑模型来利用我们数据集中的所有变量。其步骤与上述第一个模型相同。 perf2 <- performance(pred2, 'tpr', 'fpr')plot(perf2) AUCLog2 包括所有的变量,我们并没有得到多少改善。一个好的规则是尽可能保持模型的简单。增加更多的变量会带来很...
方法二:另一种Logistic模型 在这种方法中,我们将建立第二个Logistic逻辑模型来利用我们数据集中的所有变量。其步骤与上述第一个模型相同。 perf2 <-performance(pred2, 'tpr', 'fpr')plot(perf2) AUCLog2 包括所有的变量,我们并没有得到多少改善。一个好的规则是尽可能保持模型的简单。增加更多的变量会带来很少...
perf3<-performance(pred3,'tpr','fpr')plot(perf3) 考虑到我们的树状模型的复杂性,这些结果并不令人满意,所以我们不得不再次怀疑第一个例子中更简单的Logistic Regression模型是否更好。 方法四:随机森林 与其建立一棵决策树,我们可以使用随机森林方法来创建一个决策树 "森林"。在这种方法中,最终结果是类的模式...
plot(perf3) 1. 2. 考虑到我们的树状模型的复杂性,这些结果并不令人满意,所以我们不得不再次怀疑第一个例子中更简单的Logistic Regression模型是否更好。 方法四:随机森林 与其建立一棵决策树,我们可以使用随机森林方法来创建一个决策树 "森林"。在这种方法中,最终结果是类的模式(如果我们正在研究分类模型)或预测...
首先载入数据集并读取部分文件,为了观察两个变量之间关系,我们可以利cdplot函数来绘制条件密度图 从图中可见,随着麻醉剂量加大,手术病人倾向于静止。下面利用logistic回归进行建模,得到intercept和conc的系数为-6.47和5.57,由此可见麻醉剂量超过1.16(6.47/5.57)时,病人静止概率超过50%。
plot(nomogram(f, fun=list(function(x) surv(3, x), function(x) surv(6, x)), funlabel=c("age 3 Survival Probability", "age 6 Survival Probability"))上面的代码中f是cph对象，fun中给定的就是将线性预测值转换成生存概率的函数，运行代码即可出图如下：并且针对nomogram可以做很多的个性化...
无序多分类logistic回归(Multinomial Logistic Regression)的核心思想,是通过建立多个二元logit模型来比较各分类间的相对概率。它不要求响应变量类别存在天然排序,特别适合处理像""红/蓝/绿""这类纯粹的分类标签。 在众多统计工具中,R语言因其完整的生态体系脱颖而出。nnet包的multinom()函数以其简洁的语法著称,而mlogi...