1樓：威震天黑黑
邏輯迴歸通常用於解決分類問題，「分類」是應用邏輯迴歸的目的和結果，但中間過程依舊是「迴歸」。
邏輯迴歸是用來做分類演算法的，大家都熟悉線性迴歸，一般形式是y=ax+b，y的取值範圍是[-∞有這麼多取值，怎麼進行分類呢？不用擔心，偉大的數學家已經為我們找到了乙個方法。
也就是把y的結果帶入乙個非線性變換的sigmoid函式中，即可得到[0,1]之間取值範圍的數s，s可以把它看成是乙個概率值，如果我們設定概率閾值為，那麼s大於可以看成是正樣本，小於看成是負樣本，就可以進行分類函式中t無論取什麼值，其結果都在[0,-1]的區間內，回想一下，乙個分類問題就有兩種答案，一種是「是」，一種是「否」，那0對應著「否」，1對應著「是」，那又有人問了，你這不是[0,1]的區間嗎，怎麼會只有0和1呢？這個問題問得好，我們假設分類的閾值是，那麼超過的歸為1分類，低於的歸為0分類，閾值是可以自己設定的。
函式中t無論取什麼值，其結果都在[0,-1]的區間內，回想一下，乙個分類問題就有兩種答案，一種是「是」，一種是「否」，那0對應著「否」，1對應著「是」，那又有人問了，你這不是[0,1]的區間嗎，怎麼會只有0和1呢？這個問題問得好，我們假設分類的閾值是，那麼超過的歸為1分類，低於的歸為0分類，閾值是可以自己設定的。
好了，接下來我們把ax+b帶入t中就得到了我們的邏輯迴歸的一般模型方程：
結果p也可以理解為概率，換句話說概率大於的屬於1分類，概率小於的屬於0分類，這就達到了分類的目的。
邏輯迴歸有什麼優點。
lr能以概率的形式輸出結果，而非只是0,1判定。
lr的可解釋性強，可控度高(你要給老闆講的嘛…)。
訓練快，feature engineering之後效果贊。
因為結果是概率，可以做ranking model。
邏輯迴歸有哪些應用。
ctr預估/推薦系統的learning to rank/各種分類場景。
某電商的購物搭配推薦用了大量lr。
2樓：小世界
所謂的邏輯迴歸其實就是逆向思維，就是對於乙個問題邏輯可以正向推，當然也可以逆著推，後者則被稱之為邏輯迴歸。
3樓：善良的可愛巴巴
所謂的邏輯迴歸也可以說成是逆向思維，就是對於乙個問題邏輯正向可以推倒，當然逆著也能推倒。後者責被稱為邏輯迴歸。
4樓：情感助理小林
所謂的邏輯迴歸其實就是逆向思維，你對乙個問題邏輯正的也能推，逆著也能推。後者稱為邏輯迴歸。
5樓：匿名使用者
邏輯迴歸 啟發 推導。
線性迴歸,logistic迴歸和cox迴歸的區別
6樓：瓊羋
1、多重線性迴歸：用於尋找連續性因變數。
數值隨多個自變數。
變化而變化的直線趨勢；強調因變數為連續變數。如研究肺癌。
患者某腫瘤標記物的水平(連續變數)是否受年齡、性別、吸菸與否及數量等自變數的影響。
2、logistic迴歸：用於分析分類變數(或等級變數)和一些影響因素之間的關係，由於因變數非連續變數，與自變數間失去了線性關係的可能性，於是經過logit變化，將模型轉換為線性關係；強調因變數為分類變數或等級變數。如研究肺癌患病與否(二分類變數)是否受年齡、性別、吸菸與否及數量等自變數的影響。
以二分類logistic迴歸為例。
3、cox迴歸：用於研究多個因素對結局事件的影響；因變數與二分類logistic迴歸相似，唯一的區別在於cox迴歸的因變數引入了時間因素。如分析肺癌生存時間(二分類變數，含時間因素)是否受年齡、性別、吸菸與否及數量等自變數的影響。
二元logistic迴歸結果解讀是什麼？
7樓：尹師傅工廠
二元logistic迴歸結果解讀是用於因變數為分類滾咐變數。在研究x對於y的影響時，如果y為定量資料，那麼使用多元線性迴歸。
分析spssau通用方法裡面的線性迴歸，如果y為定類資料，那棗備大麼使用logistic迴歸分析。
二元logistic迴歸結果特點
可以將logistic迴歸分析分為3類，分別是二元logistic迴歸分析，多元有序logistic迴歸分析和多元無序logistic迴歸分析，logistic迴歸分析用於研究x對y的影響，並且對x的資料型別。
沒有要求，x可以為定類資料也可以為定量資料。
但要求y必須為定類資料，並且根據y的選項數使用相應的資料分析。
方法，在研究相關因素對樣本將來是否願意購買理財產品。
的影響情況時，性別專業等均為影響因素，而凳豎且明顯的性別和專業屬於定類資料，因此需要進行虛擬啞變數設定，可使用資料處理。
生成變數完成。
logistic迴歸分析適用於
8樓：愛的年華
分析適用於流行病學資料的危險因素分析。
logistic迴歸又稱logistic迴歸分析，主要在流行病學中應用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，根據危險因素**某疾病發生的概率，等等。
例如，想**胃癌。
發生的危險因素，可以選擇兩組人群巧野，一組是胃癌組，一組是非胃癌組，兩組孝衫喊人群肯定有不同的體徵和生活方式等。
這裡的因變數就是是否胃癌，即「是」或「否」，為兩分類變數，自變數。
就可以包括很多了，例如年齡、性別、飲食習慣、幽門螺桿菌感染。
等。<>
自變數既可以是連續的，也可以是分類的。通過logistic迴歸分析，就可以大致瞭解到底哪些因塌槐素是胃癌的危險因素。
二元logistic迴歸結果解讀是什麼？
9樓：帳號已登出
logistic迴歸主要分為三類，一種是因變數為二分類得logistic迴歸。
這種迴歸叫做二項logistic迴歸，一種是因變數為無序多分類得logistic迴歸，比如傾向於選擇哪種產品，這種迴歸叫做多項logistic迴歸。
還有一種是因變數為有序多分類的logistic迴歸，比如病重的程度是高，中，低呀等等，這種迴歸也叫累積logistic迴歸，或者序次logistic迴歸。
logistic迴歸又稱logistic迴歸分析。
是一種廣義的線性迴歸。
分析模型，常用於資料探勘。
疾病自動診斷，經濟**等領域。
例如，**引發疾病的危險因素，並根據危險因素**疾病發生的概率等。以胃癌。
病情分析為例，襪神選擇兩組人群，一組是胃癌組，告毀虧一組是非胃癌組，兩組人群必定具有不同的體徵與生活方式等。
因此因變數就為是否胃癌，值為"是"或"否"，自變數就可以包括很多了，如年齡、性別、飲食習慣、幽門餘祥螺桿菌感染。
等。自變數既可以是連續的，也可以是分類的。
然後通過logistic迴歸分析，可以得到自變數的權重，從而可以大致瞭解到底哪些因素是胃癌的危險因素。同時根據該權值可以根據危險因素**乙個人患癌症。
的可能性。
logistic迴歸的應用條件
10樓：小躍郡主
logistic迴歸模型的適用條件如下：
1、 因變數為二分類的分類變數或某事件的發生率，並且歷汪是數值型變數。但是需要注意，重複計數現象指標不適用於logistic迴歸。
2、殘差和因變數都要服從二項分佈。二項分佈對應的是分類變數，所以不是正態分佈，進而不是用最小二乘法，而是最大似然法來解決方程估計和檢驗問題。
3、自變數和logistic概率是線性關係。各觀測物件間相互獨立。
logistic迴歸是一種廣義線性迴歸（generalized linear model），因此與多尺陪重線性迴歸分析有很多相同之處。它們的模型形式基本上相同，都具有 w『x+b，其中w和b是待求引數，其區別在於他們的因變數不同，多重線性迴歸直接將w『x+b作為因變數，即肢困仔y =w『x+b。
而logistic迴歸則通過函式l將w『x+b對應乙個隱狀態p，p =l(w『x+b),然後根據p 與1-p的大小決定因變數的值。如果l是logistic函式，就是logistic迴歸，如果l是多項式函式就是多項式迴歸。
11樓：網友
logit迴歸分析用於研究x對y的影響，並且對x的資料型別沒有要求，x可以為定類資料（可以做虛擬變數設定），也可以為定量資料，但要求y必須為定類資料，並且根據y的選項數，使用相應的資料分析方法。logit迴歸分析一般可分為三類，分別是二元logit迴歸、多分類logit迴歸、有序logit迴歸，三類logit迴歸區別如下：
1）二元logit迴歸分析，因變數為二分類變數。
2）多分類logit迴歸。因變數為分類資料多組且無序。
3）有序logit迴歸，因變數為分類資料多組且有序。
二元logit迴歸分析用於研究x對於y的影響關係，其中x為定量資料或者定類資料，y為二分類定類資料，（y的數字一定只能為0和1）例如願意和不願意、是和否等。
1）如果x是定類資料，比如性別或學歷漏孫等。那麼就需要首先對它們做虛擬啞變數處理，使用spssau「資料處理」-「生成變數」功能。操作如下圖：
因變數y只能包括數字0和1，如果因變數的原始資料不是這樣，那麼就需要資料編碼，設定成0和1，使用spssau「資料處理」-「資料編碼」功能，操作如下圖：
2）多分類logit迴歸。
只要是logit迴歸，都是研究x對於y的影響，區別在於因變數y上，如果y有多個選項，並且各個選項之間不具有對比意義，例如，1代表「黑龍江省」，2代表「雲南省」，3代表「四川省」，4代表「陝西省」，數值僅代表不同類別，數值大小不具有對比意義，那麼應該使用多分類logit迴歸分析。如果說因變數y的類別個數很多，比如為10個，此時建議時對類別進行組合下，儘量少的減少類別數量，便於後續進行分析。此步驟可通過spssau資料處理模組的資料編碼功能完成。
在「進階方法」模組中選擇「多分類logit」方法，將y定類變數放於上方分析框內，x定類/定量變數放於下方分析框內，點選「開始分析」即可。
有序logit迴歸：
只要是logit迴歸，都是研究x對於y的影響，區別在於因變數y上，如果y有多個選項，並且各個選項之間具有對比意義，例如：1代表不滿意，2代表一般，3代表滿意就返返鏈可以使用有序logit迴歸分析。
在「進階方法」模組中選擇「有序logit」方法，將y定類變數放於上方分析框內，x定類/定量變數放於下方分析框內，點選「開始分世念析」即可。
logistic迴歸不能用於
12樓：馮家劉姑娘
logistic迴歸不能用於：發病**。
可以從兩方面考慮：
一是數理考慮：細心的你會發現，條件logistic迴歸方程是沒有b0常數項的，該常鉛喚數項在建模過程中因為分子和分母都存在被約除了。而喪失b0項的方程嫌態，是沒法估計準確的。
二是：大家想一想，條件logistic迴歸是配對或者配比設計，即認為對病例和對照進行了選擇匹配。即病例與對照並不能代表全人群資料，因芹激源此**必然不準。
意思是研究的物件應該來自全人群的乙個隨機抽樣的樣本，這樣的樣本才具有代表性，可是條件logistic迴歸不是。
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