如何利用文本变量中的关键字创建logistic回归的二元变量
利用文本变量中的关键字创建logistic回归的二元变量可以通过以下步骤实现：
- 数据预处理：首先，需要对文本变量进行预处理，包括去除标点符号、停用词和数字，将文本转换为小写，并进行词干提取或词形还原等操作。
- 特征提取：使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等方法将文本转换为数值特征向量。词袋模型将文本表示为每个关键字的出现次数，而TF-IDF则考虑了关键字在整个文本集中的重要性。
- 关键字选择：根据问题的需求和领域知识，选择与目标变量相关的关键字。可以使用统计方法（如卡方检验）或基于领域知识的方法进行关键字选择。
- 创建二元变量：对于每个选择的关键字，将其出现与否作为一个二元变量。如果文本中包含该关键字，则该变量取值为1，否则为0。
- 构建logistic回归模型：使用已创建的二元变量作为自变量，将目标变量（二元分类）作为因变量，构建logistic回归模型。该模型可以用于预测新文本的分类。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云自然语言处理（NLP）服务来进行文本预处理和关键字提取。腾讯云NLP提供了丰富的API接口和工具，可以帮助开发者快速实现文本处理任务。具体可以参考腾讯云NLP产品介绍：腾讯云自然语言处理（NLP）
注意：本回答仅提供了一种实现方法，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
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我一直在我的tweets数据集上运行逻辑回归、神经网络、朴素贝叶斯和SVM模型。我正在做情感分析，其中R是根据训练数据预测文本是积极的、中性的还是消极的。
我注意到varImp对于神经网络、朴素贝叶斯和支持向量机总是相同的。然而，logistic回归的变量具有非常不同的变量重要性。我只是好奇为什么会这样？逻辑回归不是一个很好的文本分析模型吗？或者有没有适合使用它的时候？
浏览 5提问于2016-04-23得票数 1
3回答
我试图理解朴素贝叶斯和Logistic回归所需假设的差异。
据我所知，朴素贝叶斯和Logistic回归都应该具有彼此独立的特征，即预测器不应该有任何多重共线性。
并且只在Logistic回归中应遵循自变量的线性和对数赔率。
如果我错了，请纠正我，朴素回归和逻辑回归之间还有其他假设/区别吗？
浏览 2提问于2019-12-02得票数 0
1回答
有人知道在Pyspark多项式logistic回归中默认的参考组是什么吗？例如，我们有A, B, C, and D的多类结果/目标。
星火如何选择参考类别？在其他软件(例如R、SAS)中的标准logistic回归中，您可以自己设置参考组。因此，如果您的引用是A，则可以将n-1模型装配在一起，并将目标类建模为A vs B, A vs C, and A vs D。
您想要控制这个过程，因为如果一个值较少的结果(观察的小样本)被设置为参考，那么估计将是不稳定的。
对拟火花果多项式logistic回归模型的分析。在这里，结果类是0，1，2，但是对于引用是什么并不清楚。我假设它可能是零，但不确定。
浏览 0提问于2018-09-26得票数 2
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我正在使用statsmodels运行一个logistic回归，并试图找到我的回归的分数。与sklearn不同，文档实际上并没有提供太多关于sklearn方法的信息，sklearn允许用户通过具有y值和回归系数(即lr.score(test_data, target) )的测试数据集。我应该如何将参数传递给statsmodels的分数函数?文档：
浏览 5提问于2014-06-05得票数 1
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我的预测模型中既有分类特征，也有连续特征，我希望选择(和排序)最重要的特征。
我使用一个热编码将所有的分类变量转换为虚拟变量(为了更好地解释我的logistic回归模型)。
一方面，我使用LogisticRegression (sklearn)，并通过使用它们的系数对最重要的特征进行排序。通过这种方式，我将分类变量和连续变量都视为最重要的特性。
另一方面，当我想使用决策树模型(SelectFromModel)对特征进行排序时，他们总是先给连续的特征排序(feature_importances_)，然后给出分类(虚拟)变量。与Logistic回归完全不同的行为。
虽然决策树模型的性能远高于Log
浏览 0提问于2020-01-15得票数 9
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我正在尝试从上个月开始学习Azure Machine Learning Studio。
在一个关于AML的测试项目中，根据我的理解，我有一些问题。在我的项目中(在R中)，我使用了二进制Logistic回归，但在AML中，我发现了两个Logistic回归两类和MultiClass。因此，在这种情况下，我使用了两类逻辑regression.Am，对吗？
在另一种情况下，在R工具中运行glm()时，它执行Logistic回归，并在汇总(Loreg Eqn)之后提供每个变量的系数和估计值。
从R开始，我有以下输出
右键单击Train Model和visualize后从AML
上图中的权重是
浏览 14提问于2017-02-27得票数 0
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你好，谢谢你抽出时间。我是一个新兴的数据分析师，并致力于我的第一个广泛的项目，是关于NLP和情绪分析。
我使用了随机森林，多元朴素贝叶斯，伯特等模型。然而，我也在尝试实施逻辑回归，并偶然发现了它的代码，但他们没有提到“多项式”。当我在网上阅读时，我发现存在多个Logistic回归。
我的问题是:我是用LOGISTIC回归还是多项式LOGISTIC回归？他们之间有什么区别？他们说概率是二进制的？我如何选择和选择什么，因为情绪包含“中性”情绪和“积极”和“消极”情绪，而不是二元关系。
浏览 8提问于2022-09-04得票数 0
采用线性回归方法，找出因变量与自变量之间的关系。
当因变量为范畴时，采用Logistic回归。
但这还不够，您可以使用哪种用例，或者我们可以使用它们的组合呢？
浏览 0提问于2017-11-18得票数 0
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2回答
根据我所理解的，线性回归可以预测可以具有连续值的结果，而logistic回归预测的结果是离散的。在我看来，logistic回归类似于一个分类问题。所以，为什么叫回归？
还有一个相关的问题：
浏览 9提问于2015-05-28得票数 7
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1回答
我正在做一个监督的二进制文本分类任务。
我想对A、B和C站点的文本进行分类。
对于每个站点的文本来说，域内性能看起来都很好。(92%~94%)。
然而，如果我将一个站点的文本培训模型直接应用到另一个站点的文本上(不进行微调)，那么性能就会大大降低。(7%-16%的精度降级)。
我已经尝试过的方法：
Doc2vec嵌入(对一个站点的文本进行训练)+ logistic回归。
Bert嵌入+ logistic回归。(使用bert -as-a-服务来生成基于google预先培训的bert模型的嵌入)。
TF-国防军+ logistic回归。
预先训练的Word2vec嵌入(文本的平均单词嵌入)+ lo
浏览 0提问于2020-07-21得票数 2
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就像我们用来找出线性回归中的最优θ值一样，我们能不能用一个类似的公式来进行Logistic回归？如果没有，为什么？如果有人能解释一下背后的原因，我将不胜感激。谢谢。
浏览 6提问于2016-06-23得票数 14
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用Python学习进行Logistic回归
在Logistic回归模型中，我们可以实现满足以下三个条件的变量：
自变量必须与因变量相关联。
自变量不得相互关联。
只有相关变量才能添加到模型中，否则就没有意义了。
我们可以使用Pearson相关来实现1点和2点，例如：
-自变量与因变量之间的相关性(targetVariable )
1. CORREL = data.corr().sort_values('TargetVariable')
--显示独立变量之间的Pearson相关性的lvl的热图(越接近0，相关性越低)。
2. sns.heatmap (data.corr(),
浏览 0提问于2020-03-03得票数 0
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我有一个数据集，提供关于不育和原因的数据。数据集主要为0,1以表示“是”和“否”。然而，有些字段有“有时”、“经常”，它们将由-1或2表示。我只学会了如何处理分类数据，即1,0和数字数据。所以我的问题是，除了1和0之外，还有更多的选项，我应该使用哪种类型的回归？Logistic回归还是线性回归？
浏览 0提问于2018-03-04得票数 1
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1回答
Logistic回归和线性回归是神经网络的特例吗？ 请说明我是否可以认为这句话是正确的。
浏览 30提问于2020-04-24得票数 1
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我在学习Logistic回归，有一件事我无法理解。
我知道什么是Logistic函数，我研究过。但是我不明白为什么逻辑函数等于$w$和$x$之间的点乘积。
$$ \log \左侧(\frac{p}{1-p}\右)=\bar{\omega }\cdot \bar{x} $$
对我来说，这是两个完全不同的概念，我不明白为什么以这种方式联系在一起。你能帮帮我吗?
浏览 0提问于2018-01-14得票数 3
1回答
logistic回归是否适用于分类因变量、连续变量和分类自变量？协变量是连续的还是分类的，这有关系吗？我一直收到关于冗余的警告，在我寻找多重共线性并去掉高度相关的变量后，我仍然得到了警告。enter image description here
浏览 9提问于2020-12-09得票数 0
我有适合多项式logistic回归的数据，但我不知道如何建立预测我的Y的模型。
如何用SPSS进行多项Logistic回归分析？
逐步的方法是如何工作的？
浏览 2提问于2012-06-22得票数 0
这个假设是可检验的吗？
研究问题：“能否建立一个利用logistic回归的预测模型，预测90天内至少会有一个客户流失，并且使用一组选择的自变量，该预测的置信度至少为70%？”
零假设：“使用logistic回归的预测模型不能预测至少一个客户在90天内会发生波动，这个个体预测的置信度至少为70%，使用的是一组自变量。”
如果是这样的话，你如何测试特定的搅动事件的"70%的可信度“，它允许你在p< 0.05的水平上拒绝零假设？我不确定单个预测的可信度，但这可能取决于建模技术。这可能是你下降了p< 0.05，只使用全模型的有效性(R-平方和Pearson卡方与logistic回归
浏览 0提问于2019-08-06得票数 1
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经过一个logistic回归函数，得到一个θ向量，类似于-0.34，-4.5，0.5。我如何用它来绘制图形中的边界线呢？
浏览 0提问于2014-09-30得票数 4
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2回答
我有一个有大约900.000条记录的数据集，其中大约1000个被标记为阳性(研究事件发生了)。
事件发生的概率总是很低(即< 0.1)，我想要创建一个回归模型来预测事件发生的概率。
我的第一个想法是使用logistic回归，但我不确定是否可以将输出直接解释为事件发生的概率。在使用其他模型(如SVM或RF )时，也会出现同样的疑问。
另一个疑问是，通常的评估指标(例如RMSE)在这样的模型上是否能很好地工作，因为即使是总是输出0的预测器也会得到很好的分数。
浏览 0提问于2017-03-03得票数 7
1回答
但是，当我选择线性或Logistic回归时，我还没有明确的概念。
另外，我什么时候可以说线性或logistic回归表现更好？
特别是，我想知道什么时候应该选择线性回归，什么时候选择Logistic回归？
浏览 0提问于2015-12-13得票数 4
我在想，用随机森林来选择最重要的变量，然后放入logistic回归进行预测是否有意义？我认为这可能没有什么意义，因为什么是重要的随机森林可能不是重要的逻辑回归？
浏览 0提问于2017-04-22得票数 0
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我正在尝试使用Vowpal Wabbit来预测给定的统计数据集的概率。我的txt文件如下所示：
0.22 | Features1
0.28 | Features2
现在，给定这个例子，我想预测Features3的标签(概率)。我尝试使用逻辑回归：
vw -d ds.vw.txt -f model.p --loss_function=logistic --link=logistic -p probs.txt
但得到的错误是：
You are using label 0.00110011 not -1 or 1 as loss function expects!
You are using lab
浏览 0提问于2018-02-08得票数 1
我使用sklearn.linear_model.LogisticRegression，并希望在火车模型时使用概率标签。
但是，当我尝试使用带有概率标签的训练数据作为训练logistic回归模型时，由于下面的代码，我得到了错误。
培训逻辑回归模型中是否有使用概率标签的方法？
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
x = np.array([1966, 1967, 1968, 1969, 1970,
1971, 1972, 1973, 1974, 1975,
浏览 1提问于2019-08-14得票数 1
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1回答
我试图创建一个非线性的logistic回归，即使用scikit-learn的多项式logistic回归。但我找不到如何定义多项式度的方法。有人试过吗？非常感谢!
浏览 2提问于2019-05-01得票数 9
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我在一个包含1000列的相当大的数据集上训练一个Logistic回归模型。
我确实使用MinMaxScaler对特性进行了缩放。
我想知道如何解释模型生成的系数，并在基于树的模型中找到类似于特征重要性的内容。
我是否应该将系数重新刻度回原来的比例，以便正确地解释模型？
如果有人能说明如何正确地解释Logistic回归系数，那就太好了。
浏览 0提问于2019-11-12得票数 1
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我试图建立一个以反应为诊断的logistic回归模型(2因子变量: B，M)。我在建立一个logistic回归模型时遇到了一个错误：
Error in model.matrix.default(mt, mf, contrasts) :
variable 1 has no levels
我想不出如何解决这个问题。
R代码：
Cancer <- read.csv("Breast_Cancer.csv")
## Logistic Regression Model
lm.fit <- glm(diagnosis~.-id-X, data = Cancer, fa
浏览 3提问于2020-07-26得票数 0
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1回答
分类模型基准准确度
、、、
我有一个任务，我需要为我的训练数据集创建一个基准模型。我需要在编码方面的帮助，以了解我将如何处理这项任务。这5种分类模型分别是KNN、核支持向量机、决策树、Logistic回归和k近邻。
任何有良好解释的例子都会有所帮助。
浏览 14提问于2021-04-27得票数 0
我试图探索使用GBM与h2o一起解决分类问题，以取代logistic回归(GLM)。我的数据中的非线性和交互作用使我认为GBM更适合。
我已经运行了一个基线GBM (见下文)，并将AUC与logistic回归的AUC进行了比较。THe GBM性能要好得多。
在经典的线性logistic回归中，我们可以看到每个预测因子(x)对结果变量(y)的方向和影响。
现在，我想用同样的方法来评估估计GBM的可变重要性。
如何获得(两个)类中每个类的变量重要性？
我知道变量的重要性与logistic回归中的估计系数不一样，但它将帮助我理解哪个预测器会影响什么类别。
其他人也问过，但是所提供的答案对H2O对象不
浏览 5提问于2017-12-02得票数 22
2回答
我有一个二元分类问题，在这里我应用逻辑回归。
我有一组重要的功能。
但我知道Logistic回归不考虑功能交互。
虽然我在网上读到，缺乏特征交互可以通过调整混杂因素的logistic回归来解释。
目前，我这样做，并获得了重要的功能。
model = sm.Logit(y_train, X_train)
result=model.fit()
result.summary()
但我该如何适应混乱的人呢？对于像我这样的非统计人员来说，任何关于教程的提示都会很有帮助。
有人能告诉我我该怎么做吗？
浏览 0提问于2019-12-27得票数 5
如我们所知，在多类分类问题上使用solver='liblinear'时，logistic回归将使用1-VS-rest策略。这是否意味着应该有二进制分类器/估计器的n_classes数？如果是这样的话，我如何访问这些？
我读过，但找不到任何方法。
浏览 0提问于2021-11-12得票数 0
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我正在使用TextClassificationEngine。给出了文本分类的两种算法(朴素贝叶斯和Logistic回归)。朴素贝叶斯算法工作良好，但当我使用Logistic回归时，它给出了一些误差。
{
"id": "default",
"description": "Default settings",
"engineFactory": "org.template.textclassification.TextClassificationEngine",
"datasour
浏览 1提问于2015-09-28得票数 0
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2回答
有两种类型的广义线性模型：
泊松日志-线性回归，也称为泊松回归Logistic Regression
如何在Python中实现泊松回归进行价格弹性预测？
浏览 2提问于2016-06-21得票数 7
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我有一个回归问题，我想使用logistic回归而不是逻辑分类，因为我的目标变量y是0到1之间的连续变量。然而，在Python中，logistic回归的常见实现似乎完全是逻辑分类。我还看过GLM实现，似乎没有一个实现过sigmoid链接函数。有人能指点我将Python实现的逻辑回归作为回归算法的方向吗？
浏览 4提问于2020-12-12得票数 1
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我被赋予了一个任务来预测餐厅的收入，基于一些变量，我可以用Logistic回归来预测收入数据。该数据集属于kaggle餐厅收入预测项目。PS :-我被告知要使用Logistic回归，我知道这不是这个问题的正确算法
浏览 0提问于2018-02-26得票数 0
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科学学习的sklearn.linear_model.LogisticRegression类是如何处理回归和分类问题的？
由于Logistic回归的输出是基于乙状结肠函数的，所以它返回概率。那么，滑雪板课程是如何作为分类器和回归者的呢？
浏览 13提问于2015-04-10得票数 1
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2回答
我要参加安德鲁·吴的课程--机器学习。他提到，与训练神经网络相比，训练具有多项式特征的logistic回归模型对于某些任务来说是非常昂贵的。那是为什么呢？我的意思是，当我们谈论神经网络时，我们通常看到的是一个参数非常多的模型，那么，为什么逻辑回归在计算上会更昂贵呢？
PS:下面是一些上下文(在关于神经网络的练习开始时)：
在本练习的前一部分中，您实现了多类逻辑回归来识别手写数字。然而，logistic回归不能形成更复杂的假设，因为它只是一个线性分类器(可以在logistic回归中添加更多的特征，例如多项式特征，但这可能会非常昂贵)。
浏览 0提问于2019-08-22得票数 0
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我正在用Python为自定义对话框编写扩展命令。但是，我在从CDB的UI中捕获输入变量时遇到了问题。输入变量如下：
%%dep_variable%%
这是因变量的单变量选项。
2.%%indep_variable%%
这是自变量的一个多变量选项。
这是目前的密码。我在打印自变量的回归系数。然而，我遇到了两个问题：
执行logistic回归的行不能读取%%dep_var%%或%%indep_var%%。另外，当我创建变量(dep_var和indep_var_list)并将%%dep_var%%或%%indep_var%%放在引号之间时，情况也不是这样。我做错了什么？
我不能在
浏览 3提问于2017-07-11得票数 0
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1回答
Logistic和线性回归具有不同的成本函数。但我不明白logistic回归中的梯度下降与线性回归是如何一致的。
通过推导平方误差代价函数，得到了梯度下降公式。然而，在Logistic回归中，我们使用了一个对数成本函数。我想我在这里迷路了。
浏览 0提问于2018-01-22得票数 1
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有关数据集的信息：
df.shape = (10000, 100)
所有的特征都是数值。
每一列中很少有离群值。异常值最多的列有0.7%的数据为异常值。
我正在努力改进我的基线逻辑回归；然而，我被困住了。
baseline = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=100, penalty='l2')
以下是我采取的一些方法和相关结果：
标准标度- Logistic回归(相似)
稳健标量Logistic回归
剔除异常值(IQR方法)-标准标量- Logistic回归(更糟)
标准标量- PCA (解释83%方差的
浏览 0提问于2021-05-08得票数 1
1回答
我在R中使用caret软件包，进行岭Logistic回归。现在我能找到每个变量的系数。
的问题是：如何用岭logistic回归来了解各变量的系数的标准误差？
下面是我的示例代码：-
Ridge1 <- train(Group ~., data = train, method = 'glmnet',
trControl = trainControl("cv", number = 10),
tuneGrid = expand.grid(alpha = 0,
浏览 3提问于2020-02-12得票数 1
1回答
我很久以前就建立了一个logistic回归模型，我有这个系数。我没有保存模型对象本身，而是收集并保存了它的beta。
variables = ['inquiries', 'income', 'credit']
coeffs = [0.25, -0.34, -0.50]
如你所知，logistic回归概率计算如下：
xbeta = 0.25*inquiries - 0.34*income - 0.50*credit
prob = 1/(1+e^(-xbeta))
我的问题是：如何将这两个方程转换为PMML/JPMML，以便当(J)PMML被其他人调
浏览 0提问于2019-07-31得票数 1
我对ML和scikit-学习都很陌生。我注意到一些示例教程和代码在线使用patsy的dmatrices来为logistic回归准备数据。我不明白为什么要这么做。示例
例如，在上述情况下，直接使用数据集中的数据来训练logistic回归模型不就足够了吗？使用patsy到底有什么意义？
谢谢!
浏览 0提问于2018-07-11得票数 1
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2回答
在吴家富的机器学习课程之后，他解释了如何修改logistic回归以获得支持向量机算法。首先，他用铰链损失代替(近似)交叉熵损失，如下图所示：
📷
然后去掉\frac{1}{m}系数，将整个成本函数除以正则化参数\lambda，从而导致σ(C=\frac{1}{\lambda})后面的参数C。生成的成本函数如下图所示，这是支持向量机的最小化目标：
📷
随后，他指出，通过选择参数C的一个很大的值，支持向量机将成为一个大的边缘分类器。在logistic回归中，参数C的大值等于选择参数\lambda的小值。那么，对于\lambda来说，具有小值的logistic回归是否也是一个大边缘分类器？
浏览 0提问于2020-03-12得票数 3
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1回答
如何在R中进行多变量(多因变量) logistic回归？
我知道你这样做是为了线性回归，这是可行的
form <-cbind(A,B,C,D)~shopping_pt+price
mlm.model.1 <- lm(form, data = train)
但是，当我尝试下面的逻辑回归(见下文)时，它不起作用。
model.logistic <- glm(form, family=binomial(link=logit), data=train)
谢谢你的帮助。
另外，我用上面的线性模型做这件事的代码似乎是不正确的。我试图在这份文件中概述一些人可能认为有用的内容。
浏览 1提问于2014-05-09得票数 9
我想试着用橙色来训练股票价格时间序列。我为Amazon提供了一个简单的时间序列，它附属于一个Logistic回归小部件。小部件抛出错误：
期望离散类变量
有谁知道这意味着什么或如何解决它？
工作区：
数据文件：
-编辑--物流回归已被线性回归所取代。这会让事情发生一点变化。
浏览 1提问于2019-03-16得票数 0
1回答
说我有维数：
> dim(traindf)
[1] 5000 25
我想提取一个有用的logistic回归模型。为此，我使用了下面的插入符号代码，使用了10倍交叉验证的反向逐步选择。
trControl <- trainControl(method="cv", # K-folk Cross-validation
number = 10, # K = 10
savePredictions = T,
classP
浏览 7提问于2022-02-01得票数 0
我试图用随机森林从15K特征中选择重要变量，并将它们拟合到logistic回归中。我的评价是基于F1评分。数据集2类比率约为: 99.5:0.5。
以下是15K特性的来源:我最初有2000个特性，在虚拟它们之后(仅从类别变量中提取前100个类别)，就变成了16K。去除零方差后，为15K。我不想消除接近零方差，因为我的班级不平衡比率也很小。在此之前，我曾尝试过去除接近零方差的特征，它显著减少了特征的数量，但logistic回归结果也不太好。
然而，经过网格搜索后，随机森林交叉验证的f1评分仍然很低。(少于0.01)
此外，我还尝试过对训练数据进行欠采样，使其达到1:1，随机森林在交叉验证方面的F
浏览 0提问于2017-04-18得票数 1
我有一个数据集，其中：
X1 -范畴自变量
X2 -连续自变量
Y-连续因变量
我希望用X1和X2来预测y。线性回归对此合适吗？(对一个分类自变量进行回归有意义吗？)如果是这样的话，当X1是一个分类自变量(例如眼睛颜色)时，我如何使用线性回归？
我是否应该为X1中的每个类别创建一个单独的线性回归模型？还是尝试创建一个多元线性回归模型？
在线上主要有关于连续独立->连续相关(线性回归)或连续独立->分类依赖(logistic回归)的资源。
如果你能告诉我任何可以帮助我的资源/工具，我将不胜感激。
浏览 2提问于2018-10-16得票数 1
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