六、logistic逐步回归（变量筛选） MODEL语句加入选项“ SELECTION=STEPWISE SLE=0.10 SLS=0.10;” 常采用似然比检验： 决定自变量是否引入或剔除。

logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法

讲述内容: 第一节 logistic回归 第二节 条件logistic回归 第三节 logistic回归的应用 及其注意事项 目的：作出以多个自变量（危险因素）估计应变量（结果因素）的logistic回归方程。属于概率型非线性回归。 资料：1. 应变量为反映某现象发生与不发生的二值变量；2. 自变量宜全部或大部分为分类变量，可有少数数值变量。分类变量要数量化。

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为了方便付款和无分类，如今信用卡付款已变得非常流行。 从我们的银行帐户中，我们可以直接在线支付款项。 尽管采用这种简单的付款方式，但它仍具有欺诈的缺点。 未授权人员访问其他人的银行详细信息称为入侵者。 这些入侵者还可以访问一些未经授权的交易。 为了防止这种情况，我们需要一些强大的机制。 在本文中，我们使用了三种不同的分类算法（逻辑回归，随机森林和支持向量）进行欺诈检测，并将发现这三种算法的准确性比较。

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NBA预测 使用Python中的Logistic回归模型预测NBA比赛 模型 该模型使用从stats.nba.com刮取的八个因素来确定NBA游戏的预测结果。 每个统计数据都调整为每100个回合，以确保速度不会影响预测。 主队 胜率 篮板 营业额 正负 进攻等级 防守等级 真实投篮命中率 用法 安装 pip3 install -r requirements.txt 每日预测 打开nbaPredict.py 编辑对makeInterpretPrediction的调用，其中包含所需的比赛日期，赛季以及赛季的开始日期 通过终端或IDE运行程序 等待约1-3分钟，模型即可完成抓取统计信息并预测结果 输出结果作为主队击败客队的机会百分比 过去的预测 打开makePastPredictions.py 使用所需的开始日期，结束日期，季节，季节的开始日期和输出文件名来编辑对makePastPredictions的调用。 注意：开始日期应至少在季节开始后三天，且结束日期不包括在内。 通过终端或IDE运行程序 两个CSV文件将保存在Data文件夹中。 一个保存游戏数据，另一个保存游戏的预测。

该程序为多分类逻辑回归的matlab代码，采用softmax作为阶跃函数，有详细的注释，适合初学者入门