风险预测模型评价第二弹：NRI的R语言计算

作者：麦子 转载请注明：解螺旋·临床医生科研成长平台 上期我们介绍了一个诊断或风险预测模型的评价指标，重新分类指数（Net reclassification index）。主要介绍了一些概念和运用，今天我们就来解决一下技术问题，怎么算。想来想去，我觉得计算这个东西还是R比较威武。 话说恰好前两天在知乎上看到某位生物学大大发了这么一张图—— 啊呀啊哟！不服啊不服哎！可

综合判别改善指数 IDI

本文摘自：两个预测模型比较，再教你一招IDI 之前的博客中介绍了AUC（曲线下面积）和NRI（净重分类改善指数）两个指标来评估模型的Discrimination能力，实际上NRI还有个孪生兄弟——IDI（Integrated Discrimination Improvement，综合判别改善指数）。 IDI是由Pencina等人于2008年提出的，应该说算是一个非常新的判别指标了。由于它考虑了...

净重新分类改善指数 NRI

本文摘自：比较两个疾病模型的预测能力（医咖会是个不错的学习平台） 分类模型不仅可以用AUC进行评价，还可以使用NRI对模型准确性进行比较。尤其是在多分类问题中，AUC可能不够方便或直观，此时NRI的价值就突显出来了。另外，有时候两个模型的AUC没有统计学差异，但是NRI却可以检验出统计学差异（2008年发表在Stat Med杂志上的文章《Evaluating the added predicti...

Logistic回归与梯度下降法

Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种 多变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是 否患有某种病。   在讲解Logistic回归理论之前，我们先从LR分类器说起。LR分类器，即Logistic Regression Classifier。 在分类情形下，经过学习后的LR分

Logistic回归模型和Python实现

回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法，具有广泛的应用。 Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始，线性回归是最基本的回归模型，它使用线性函数描述两个变量之间的关系，将连续或离散的自变量映射到连续的实数域。 模型数学形式： 引入损失函数（loss function，也称为错误函数）描述模型拟合程度: 使J(w)最小，求解优化问题得

NRI的统计学意义与临床意义

之前我们讲过NRI（Net Reclassification Improvement，重分类改善指标），相对于AUC（ROC area under the curve）等指标，NRI更关注在某个截断值时两个诊断试验的相对好坏。在文章推出之后很多朋友问NRI问如何检验NRI是否有统计学意义，其临床意义是什么，今天我们通过其计算过程为您揭开NRI的神秘面纱。 如下表，100个

【机器学习】logistic回归原理分析及python实现

【机器学习】logistic回归原理分析及python实现1.sigmoid函数和logistic回归分类器2.梯度上升最优化算法3.数据中的缺失项处理4.logistic实现马疝气病预测        首先阐述logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包括基本的梯度上升算法和改进的随机梯度上升算法，这些最优化算法用于分类器的训练，最后给出logistic回归实例，预测一匹有疝气病的...

logistic回归原理解析及Python应用实例

logistic回归，又叫对数几率回归（从后文中便可此名由来）。首先给大家强调一点，这是一个分类模型而不是一个回归模型！下文开始将从不同方面讲解logistic回归的原理，随后分别使用梯度上升算法和随机梯度上升算法将logistic回归算法应用到实例中。一、logistic回归和线性回归的关系想必大家也早有疑惑，既然logistic回归名字中都带有“回归”二者，难道和回归模型一点关系都没有！没错，二

Logistics回归模型

二分类资料logistics回归： 因变量为二分类变量的资料(一般为0，1分类)，可用非条件logistics回归和条件logistics回归进行分析。非条件logistics回归多用于非配比研究资料，条件logistics回归多用于配对或配比资料。 多分类资料logistics回归： 因变量为多项分类的资料，可用多项分类logistics回归模型或有序分类logistics回归。 以下我们

评价Logistic回归模型优劣的两个重要参数AIC和BIC

赤池信息量准则，即Akaike information criterion、简称AIC，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。 优先考虑的模型应是AIC值最小的那一个。   贝叶斯信息准则，BIC＝ Bayesian Information Criterions

Python3：《机器学习实战》之Logistic回归（2）最佳回归系数确定

Python3：《机器学习实战》之Logistic回归（2）最佳回归系数确定 转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/u011475210 代码地址：https://github.com/WordZzzz/ML/tree/master/Ch05 操作系统：WINDOWS 10 软件版本：python-3.6.2-amd64 编  者：WordZzzz

机器学习之Logistic算法原理详解

微信公众号:数据挖掘与分析学习 逻辑回归(Logistic Regression)是一种借鉴统计领域的机器学习技术。它是二类分类问题的首选方法。在这篇文章中，您将发现用于机器学习的逻辑回归算法。在读完这篇文章后，您将了解到: 描述逻辑回归时的许多专有名称和术语(如 log odds和logit)。 逻辑回归模型中的表达式。 用于从数据中学习逻辑回归模型系数的技术。 如何使用学习好的逻辑回...

逻辑回归（logistics regression）算法及实例

逻辑回归简介逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种二分类模型（主要为二分类应用，Softmax 回归是直接对逻辑回归在多分类的推广，即多元逻辑回归），由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。 主要用途：寻找危险因素：什么样的用户通常会是“bad”用户？ 预测判别：用户是 “good”还是“bad”? 多大的概率是好用户，多大的概率是差用户？ 二分类问题及应用：获客评

logistic回归详解一：为什么要使用logistic函数

从线性分类器谈起　　给定一些数据集合，他们分别属于两个不同的类别。例如对于广告数据来说，是典型的二分类问题，一般将被点击的数据称为正样本，没被点击的数据称为负样本。现在我们要找到一个线性分类器，将这些数据分为两类（当然实际情况中，广告数据特别复杂，不可能用一个线性分类器区分）。用X表示样本数据，Y表示样本类别（例如1与-1，或者1与0）。我们线性分类器的目的，就是找到一个超平面（Hyperplan）

python实现logistic回归模型和训练数据

logistics回归模型测试代码及测试数据。

logistics regression的参数求解方法及显著性检验

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logistic回归的python完整代码

机器学习Logistic回归的python完整代码，对数几率回归的完整代码

Logistic回归计算过程的推倒

Logistic回归过程推倒

Logistic回归算法理解之从模型到损失函数、参数求解、预测

    李航博士统计学习方法一书中，有以下描述：        统计学习方法都是由模型，策略，和算法构成的，即统计学习方法由三要素构成，可以简单表示为：            对于logistic回归来说，模型自然就是logistic回归，策略最常用的方法是用一个损失函数(loss function)或代价函数(cost function)来度量预测错误程度，算法则是求解过程 模型： ...

logistic回归模型【求解参数方法汇总】

此文引至：http://blog.csdn.net/u014664226/article/details/51685567 1.logistic回归模型 logistic回归是用线性模型解决分类问题的算法  考虑现在有一个样本集合，样本特征有两维，要用一条直线作为这两类的分界线，如下图所示  也就是说logistic算法就是要找到这么一条直线，使得可以对样本进行分类

【机器学习 sklearn】逻辑斯蒂回归模型--Logistics regression

运行结果："D:\Program Files\Python27\python.exe" D:/PycharmProjects/sklearn/Logistics_regression.py Logistics regression [[99 1] [ 1 70]] sgdc_y_predict [[98 2] [ 1 70]] Accuracy of LR Classifier: 0.988

获取逻辑回归LogisticRegression模型的重要特征

 获取逻辑回归LogisticRegression模型的重要特征  模型训练之后，想要得到比较重要的特征，可以通过python的sklearn包来实现。 python实现代码如下所示：  LogisticRegression.py # -*- coding: utf-8 -*- import IOUtil as iou import numpy as np import pandas...

R中logistics回归分析以及K-CV

K倍交叉验证是对模型的性能进行评估，可以用来防止过拟合，比如对决策树节点数目的确定或是回归模型参数个数地决定等情况。 1.对于一些特殊数据来说，在调用glm()方法时候，会出现两种常见错误 Warning: glm.fit: algorithm did not converge Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1

logistic回归改进

在上一篇文章中，我们已经介绍过了logistic回归也用python代码实现了logistic回归，这张我们主要介绍如何来改进logistic回归算法的效率和性能。上篇文章中也介绍主要是使用了梯度上升算法进行迭代来计算参数的值，这篇文章，我们使用随机上升梯度算法来实现logistic回归，随机梯度上升算法和梯度上升算法的效果差不多，梯度上升算法每次迭代的时候是使用所有的数据集进行迭代的，而随机梯度

logistic回归的应用

         在上文中提到图片相似度比对算法，得出了图片的相似度数据。接下来最重要的是通过相似度数据来得出图片是否相似，也就是对于多个数据进行计算得到相似与不相似两个结果。这就要使用分类回归——logistic回归了。由于本人对于机器学习造诣不足，本文不过多的涉及回归模型的原理讲解，只对模型的java实现与模型在本项目中的应用进行阐述。 Logistic回归的直观认识          线...

Logistic回归的一般步骤

（1）收集数据：采用各种方法收集数据，比如爬虫等； （2）准备数据：因为需要计算距离，所以数据类型应该是数值型，最好是结构化数据格式； （3）分析数据：通过业务的角度或者其他的方法分析数据； （4）训练算法：这是关键的一步，训练的目的是找到最佳的分类回归系数，可以使用随机梯度上升法； （5）测试算法：训练完成，将数据投入模型进行测试； （6）使用算法：将需要的数据进行处理成适合模型的结构...

【R笔记】R机器学习（四）——logistics回归模型

R机器学习（四）——logistics回归模型

Matlab建模学习笔记1——Logistic回归模型

一篇九月份建模比赛对我帮助很大的文章，特此转载---------------------------------------------------------------------------------------------------------------logistic regression属于概率型非线性回归，它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。例如，...

Logistic回归详解

Logistic回归原理推导及代码实现 Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果之间关系的一种多变量分析方法，在工业界应用广泛，因此了解其原理及实现较为重要。本篇文章将通过极大似然法对logistic回归进行推导，并利用python进行代码实现。 Logistic回归原理推导及代码实现 原理篇 Sigmoid函数 极大似然推导 梯度上升法 实现篇 原...

机器学习day11 logistic回归的截距

tips：有个很重要的点是特性x0设为1，w0为截距，z=w0+w1x1+....

【Logistic回归】原理及Python代码示例

1、基本原理 1.1   Logistic分布 X是随机变量，X服从Logistic分布即X满足下式： 分布函数的图像如下： X取值在正负无穷大之间，P(X)在0-1之间取值，呈S型单调上升曲线。 1.2   二项Logistic回归 二项Logistic回归中，X取值为实数，Y取值为0或1。Logistic回归模型如下： x=

【SPSS】Logistic回归OR（即EXP(B)）计算方法

更详细请参考： http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf60102vznn.html https://www.douban.com/note/352258282/ 直接举例子： 当为二分类时（二元Logistic）： 假设数据如下： Health代表身体健康情况，1是健康，0是不健康； Aag代表年龄组，1是青年人，2是中年人： Health Age ...

【python】Logistics模型预测银行贷款违约

Logistics模型预测贷款违约          logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 Logistics回归模型中因变量只有1-0,两种取值。 模型理论重要参考 一、模型输入: 二、特征选择: 特征选择是模型成功的基础性重要工作。一般特征筛选方法有 (1)

logistics判别与线性模型中的问题

之前说过，机器学习的两大任务是回归和分类，上章的线性回归模型适合进行回归分析，例如预测房价，但是当输出的结果为离散值时，线性回归模型就不适用了。我们的任务是：将回归分析中的实数值转化为离散值或者对于离散值的概率 logistic判别 转换函数 例如我们进行癌症判定，回归模型可以输出癌症几率a，并且 a∈(0,1)a∈(0,1)a\in (0,1)，而我们的任务是将几率转化为0、1两个...

【风控模型】Logistic算法构建标准信用评分卡模型python代码案例

愿你一生拥有四样东西，赢在脸上的自信，长在心里的善良，融入血液的骨气，和刻在生命里的坚强！

2.3 logistic回归损失函数

为了训练logistic回归模型的参数w以及b，需要定义一个成本函数。让我们来看一下。用logistic回归来训练的成本函数。一、扼要重述回忆一下，这张幻灯片的函数，你的输出y^=sigmoid(w^Tx+b)，这里定义为sigmoid（z）。为了让模型来通过学习调整参数，要给一个m个样本的训练集。很自然地，你想通过在训练集，找到参数w和b，来得到你的输出，对训练集中预测值，将它写成y^（l），我...

从零开始学深度学习三：logistic回归模型

本笔记来源于深享网课程《深度学习理论与实战TensorFlow》 Logistic回归模型是一种广义的回归模型，其与多元线性回归有很多相似之处，模型的基本形式相同，虽然也被称为回归模型，但是需要注意的是，Logistic更多应用在分类问题中，但是又以二分类最为常见。 Logistic模型在生活中有非常广泛的应用，比如“学习五个小时，考试能通过还是 不能通过？”，“今天要踢足球比赛，赢还是输？”...

机器学习--Logistic回归计算过程的推导

(很多讲逻辑回归的文章都没有给出详细的推导，只是列出最后的计算公式，今天在网上看到一篇解释得非常详细的文章，赶紧转载一下： 【机器学习笔记1】Logistic回归总结(http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797)  作者说"未经允许，不得转载"，我这里先冒犯了，如果觉得不合适，请告知。 )  Logis

广义线性模型与Logistic回归

广义线性模型       广义线性模型应满足三个假设： 第一个假设为给定X和参数theta,Y的分布服从某一指数函数族的分布。 第二个假设为给定了X，目标是输出 X条件下T(y)的均值，这个T(y)一般等于y，也有不等的情况， 第三个假设是对假设一种的变量eta做出定义。 指数函数族 前面提到了指数函数族，这里给出定义，满足以下形式的函数构成了指数函数族：

Logistic回归模型

一、Logistic回归模型 线性回归模型要求因变量是连续型正态变量。当因变量是分类变量时，Logistic回归模型是最好的回归模型。 由于y只能取两个值1或0，y的条件数学期望： E(y|xi)=1*p(y=1|xi)+0*p(y=0|xi)=p(y=1|xi) 选择一个函数，p(y=1|x)=f(x)=Logistic函数，作为回归方程。即利用观测数据（xi，yi）拟合一个Logist

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