请问在逻辑回归问题中，怎么将是文本的类型 数字化呢， 比如男女，直接转成0，1可行吗？ 还是说没有这种方法呢？
matlab逻辑回归logistic regression 数据类型问题
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joel_1993 2021-10-31 15:29关注你好同学，你的分类数据最好转换成分类向量，比如说
男女转换成
男1 0
女0 1
这种，如果仅有男女作为标签，那么建议最后标签设置就是10（分别代表男女）也是很不错的
有帮助望采纳呢本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2021-10-31 15:19回答 1 已采纳 你好同学，你的分类数据最好转换成分类向量，比如说男女转换成男1 0女0 1这种，如果仅有男女作为标签，那么建议最后标签设置就是10（分别代表男女）也是很不错的有帮助望采纳呢
- 2023-01-20 00:59回答 2 已采纳 （1） input_[output == 0, x] 表示，绘制 输出为 0 的数据点，即绘制所有 第 0 类数据点，即 蓝色点；类似地，input_[output == 1, x] 表示 绘制第一类
- 2023-03-03 10:58回答 9 已采纳 import autogluon from autogluon.tabular import TabularDataset,TabularPredictor import pandas as p
- 2021-05-27 09:54问题定义主要挑战是要以不常见的语言（例如python）而不是Octave或Matlab来实现逻辑回归。 由于这是用户可以使用的算法，因此使用了实验示例中提供的学生分数数据集。 该数据集包含学生分数，用于估计入学概率在45到...
- 2021-06-21 20:51回答 3 已采纳 在新版的sklearn中，所有的数据都应该是二维矩阵，哪怕它只是单独一行或一列（比如前面做预测时，仅仅只用了一个样本数据），所以需要使用.reshape(1,-1)进行转换 具体可以参考：使用skl
- 2023-03-17 22:22回答 3 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵMplus是一种结构方程模型软件，可以用于拟合多种统计模型，包括二元逻辑回归模型。下面是一个简单的二元逻辑回归模型的Mplus语法示例： TITLE: Binary Log
- 2023-02-09 09:50回答 5 已采纳 train、test全部做训练集data训练出模型？那没有test怎么训练出模型？每次data前向传播到输出层，那没有测试集怎么计算loss与cost，然后怎么反向传播去梯度下降调整网络参数？既然网络
- 2022-10-05 10:25Python数据挖掘的博客 逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别就在于它们的因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归。Logistic回归虽然名字里带“回归”...
- 2022-11-16 14:28回答 2 已采纳 在代码中只需要写一次，因为根据西瓜书第三章的原理，或者sklearn中的解释，内部会训练三个二分类模型从而达到扩展到多分类
- 2021-05-26 18:32回答 2 已采纳 参考一下：https://www.zhihu.com/question/36730804，希望对你有帮助
- 2023-01-24 13:50回答 1 已采纳 错误信息提示的直接意思是c_cond和cvar的长度应该一样长，但是你的代码运行结果中，这两个东西的长度不一样的所以报错了。c_cond和cvar应该是长度相等的两个数值化向量。你现在cvar设置了三
- 2021-12-27 20:23IT瘾君的博客 python编程快速上手（持续更新中…） 文章目录 python编程快速上手（持续更新中…） 3.1 逻辑回归介绍 概述 1 逻辑回归的应用场景 2 逻辑回归的原理 2.1 输入 2.2 激活函数-sigmoid函数 3 损失以及优化 3.1 损失 3.2...
- 2021-10-18 10:12回答 1 已采纳 初始化时都加个.copy()就能规避这个警告d5_x1 = d5.loc[d5['Bucket']<=0)].copy()
- 2022-06-30 06:51mozun2020的博客 在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归...
- 2020-03-18 22:44Fun'的博客 8道编程作业及解析见：Coursera吴恩达机器学习编程作业 编程环境：Jupyter Notebook Programming Exercise 2：Logistic Regression 本章目录 Programming Exercise 2：Logistic Regression 1. 线性可分 题目 1.1 ...
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