本文实例讲述了Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据。分享给大家供大家参考，具体如下： 一、Logistic回归模型：   二、Logistic回归建模步骤 1.根据分析目的设置指标变量（因变量和自变量），根据收集到的数据进行筛选 2.用ln(p/1-p)和自变量x1…xp列出线性回归方程，估计出模型中的回归系数 3.进行模型检验。模型有效性检验的函数有很多，比如正确率、混淆矩阵、ROC曲线、KS值 4.模型应用。 三、对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行建模 源代码为： import pandas as pd filename=r'..\data\bank

用三种优化方法实现logistic回归的应用，根据学生的两门成绩，判断是否能录取。采用梯度下降法（GD），随机梯度下降法（SGD）和牛顿法（Newton）三种优化方法，绘制动态迭代图，可以动态观察决策结果以及损失函数的收敛过程。数据集和三种算法的代码均打包在一起，采用Jupyter Notebook编写（python）。

Logistic回归和朴素贝叶斯 在UCI机器学习数据集上实现了Logistic回归和朴素贝叶斯。 对于这两个模型，使用混淆矩阵评估了这些分类器。

利用spss 建立 Logistic 逻辑回归 模型的使用数据源，方便建模测试时使用，如有任何问题，可以私聊信息

似然比检验 当G大于临界值时，接受H1,拒绝无效假设，认为从整体上看适合作Logistic回归分析，回归方程成立。 本例模型的似然比检验结果： X2=-2(ln Lp-ln Lk)=95.497

LogisticRegression 逻辑斯谛回归（Logistic Regression）的python实现，使用牛顿法

本文采用的训练方法是牛顿法（Newton Method）。 代码 import numpy as np class LogisticRegression(object): """ Logistic Regression Classifier training by Newton Method """ def __init__(self, error: float = 0.7, max_epoch: int = 100): """ :param error: float, if the distance between new weight and old weig

针对现有医学图像加密算法在加密效率和安全性上的不足，提出一种基于2D sine logistic混沌映射的医学图像小波域加密算法。算法首先利用整数小波变换将医学图像从空域转换为频域，充分打破像素间的相关性；其次，利用2D sine logistic混沌映射生成混沌序列，选取三级小波分级的低频系数LL3进行扩散和置乱加密，提高加密效率；并且将二级小波分解的中高频系数HL2和LH2进行扩散加密，解决加密图像中存在的明显轮廓问题；最后将加密后的小波系数进行小波逆变换得到加密图像。实验仿真结果表明，算法具有高安全性和加密效率，与现有空域方法相比，加密时间约为1/40；与现有频域方法相比，在保证加密效率情况下具有更好的加密图像隐蔽性。

1. 数据加载 假如进行房价的预测，这里加载的数据共1000条，共十个维度（十个特征），除了id以外，其余的都是自变量（9个可用） import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.chdir(r"C:\Users\86177\Desktop") df = pd.read_csv('sample_data_sets.csv') print(df.columns) print(df.shape) –> 输出的结果为： Index(['id', 'complete_year',

logistic逻辑回归，分有无正则化两种情况