逻辑回归模型建模步骤？
1，构建所需的数据集，根据实验的窗口，构建逻辑回归数据结构，例如 用过去12个月数据 做购买率的模型训练，这部分包含训练数据集与测试数据集，
2.变量的转化与预处理。
其中去掉缺失值较多的变量，购买率分布较集中的变量，即购买概率的变化不随自变量变化而变化的变量，即数值集中程度较高的变量。与Y不相关的变量。
3.变量的删选（特征工程）（caret包）
将高维即数量太庞大的自变量群，降维致较少的变量组合，（例如降至80以下 或者20左右），这部分步骤主要来降维的同时，期望消去变量之间的共线性，相关性等因素
4.模型的构建（glm 包/step() )
根据实际商业的目的，挑选第三步后剩下的变量，并调参，找到是整个系统平滑稳定的变量组合，例如10个变量，其中每个变量权重期望分布均匀，且满足模型其他各项基本指标，如C值 AUC等。
5.模型的评估 与描述
将构建完成的模型，将所有客户的购买率给出，并从高到低排序，总人群均分为10类 。输出模型结果 其中理想效果是 ：购买率高的客户群为总体平均购买率人群的两倍既两倍以上，即高的购买率是总体平均购买率的两倍。
逻辑回归和线性回归的区别是什么？
逻辑回归和线性回归的区别主要在于应用场景和模型形式的差异。
1. 逻辑回归主要用于分类问题，例如判断客户是否会购买商品或患病的概率，而线性回归则是用于预测连续变量的数值，例如房价和气温等。
2. 逻辑回归的模型形式基于sigmoid函数转换，将输出控制在0~1的范围内，表示概率，而线性回归的模型则是直接拟合数据的线性关系。
3. 逻辑回归的损失函数是交叉熵，线性回归则是均方误差，因为分类问题需要考虑误差对分类结果的影响。
因此，逻辑回归和线性回归在应用场景和模型形式上有很大的不同，需要根据不同的问题选择合适的模型。
SPSS中逻辑回归的预测概率是怎么算的?
- 已经计算出方程为ln（P1-P)=1.3124486402118618+1.2222000187361384×1-0.08993757965389407×2-2.9373245334402616×3+1.1784090846295945×4+0.03170134364845635×5+0.05529995411136907×6-0.08307247202559577×7-0.06082865422147927×8但是将此方程带入样本验证，发现用SPSS给出的预测概率（PRE) 与用这个方程算出的P值不等啊。新手，求指导。
- 带人方程即可，我替别人做这类的数据分析蛮多的
逻辑回归可以把训练集训练很好吗
- 中国出现了一个学术思想空前繁荣的局面在秦统一中国和建立中央集权的封建专制帝国前的战国时. ———————————————————————————–—————————————————————————————————————————————— 路是走出来的,每个人都有一条属于自己的路,“走自己的路,让别人说去吧!”,不要犹豫,迈开大步,走上我们自己的路,历史证明,走自己的路才能取得成功.你也可以投稿 ——题记 乌鸦,放弃走自己的路,学习鹰,到头来只能徒劳无获又失去自己的本领；白头翁,放弃走自己的路,学习其它鸟类,到头来只能学得一头白发,仍一事无成；中国的过去,放弃走自己的路,学籂讥焚客莳九锋循福末习日本,苏联,结局都是失败.晚清的国
逻辑回归 论文中写入的比较 倍数 怎么算
- 我经常做COD的标准曲线，用Excel的图表功能就可以了，很简单的啦
机器学习中的逻辑回归到底是回归还是分类
- 分类。。。。只是很多时候，对于逻辑回归的某些应用场合，最终要的结果可能不是旦阀测合爻骨诧摊超揩分类的结果，而是计算出的概率。这里可能会混淆认知。
