logistic回歸分析LogisticRegression課件

logistic回歸分析LogisticRegressionppt課件歡迎來到本次PPT，我們將會介紹logistic回歸分析，它在解決分類問題方面具有廣泛的應(yīng)用。我們將從簡介、原理與方法、模型評估、Python實現(xiàn)、實例分析以及總結(jié)展望幾方面來深入剖析該模型。什么是logistic回歸？概念logistic回歸是經(jīng)典的統(tǒng)計學(xué)分類方法，主要用于數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。它可以將輸入值映射到一個概率范圍內(nèi)，實現(xiàn)二分類問題的解決。基礎(chǔ)logistic回歸基于概率論、統(tǒng)計學(xué)、最優(yōu)化理論等學(xué)科領(lǐng)域的知識。它是廣泛使用的分類方法之一，也是深度學(xué)習(xí)模型中的核心組成之一。logistic回歸的應(yīng)用場景醫(yī)學(xué)領(lǐng)域用于預(yù)測病情，分析生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，例如對癌癥或其他疾病進行分類。金融領(lǐng)域用于制定信用評估模型，進行違約行為預(yù)測，評估市場風(fēng)險和信用危機等等。市場領(lǐng)域用于客戶反饋情感分析、消費行為分析、市場營銷策略制定等等。邏輯斯蒂函數(shù)1函數(shù)形式邏輯斯蒂函數(shù)將任何實數(shù)映射為區(qū)間（0,1)上的一個數(shù)值。2函數(shù)意義邏輯斯蒂函數(shù)的值域代表了輸出預(yù)測值為1的概率，它可以將線性回歸方程轉(zhuǎn)化為可用于建立分類模型的函數(shù)。3函數(shù)圖像最大似然估計概念最大似然估計是一種基于樣本的統(tǒng)計推斷方法，它通過最大化在已知樣本下模型參數(shù)的似然函數(shù)，來得到模型的估計值。原理最大似然估計假設(shè)樣本之間相互獨立，且樣本每一項出現(xiàn)的概率已知。最大化似然函數(shù)的過程等價于尋找與實際數(shù)據(jù)最相符的參數(shù)估計值。ROC曲線與AUC值ROC曲線ROC曲線是根據(jù)一系列不同的分類閾值繪制出的，可以評估模型的分類能力。曲線下面積越大，表明模型分類性能越好。AUC值A(chǔ)UC值是ROC曲線下的面積，該值越大，模型的分類能力越強。數(shù)據(jù)預(yù)處理1數(shù)據(jù)探索通過boxplot，heatmap等圖形并進行離群值處理和缺失值處理2特征提取對特征進行數(shù)值化處理，比如編碼、分箱、歸一化等等3數(shù)據(jù)分析執(zhí)行相關(guān)統(tǒng)計分析、降維分析等，預(yù)處理出可用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練與預(yù)測訓(xùn)練集使用logistic回歸算法，將app應(yīng)用文件進行識別，分為正常app和惡意文件兩種類型測試集隨機的1200個樣本，用來檢驗分類模型的預(yù)測效果及準確率logistic回歸實例分析：應(yīng)用于信用評估領(lǐng)域模型名稱準確率AUCLR模型0.740.79GBDT模型0.780.81logistic回歸分析-總結(jié)與展望1總結(jié)logistic回歸模型可以實現(xiàn)二分類的預(yù)測問題，具有廣泛的應(yīng)用場景。通過最大似然估計和梯度下降等方法，可以對模型進行訓(xùn)練和評估