logistic回归为啥叫logistic？
一、logistic回归为啥叫logistic？
logistic回归又称logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率，等等
二、logistic回归分析看哪个数据？
第一：首先对P值进行分析，如果该值小于0.05，则说明模型有效；反之则说明模型无效；
第二：AIC和BIC值用于多次分析时的对比；此两值越低越好；如果多次进行分析，可对比此两个值的变化情况，综合说明模型构建的优化过程；
第三：其余指标为中间计算过程值，基本无意义。
三、lasso回归和logistic回归区别？
Lasso回归(Lasso Regression)和Logistic回归(Logistic Regression)是两种常见的机器学习模型，用于分类问题。它们之间的主要区别在于对特征的选择和分类器的设计。
Lasso回归是一种限制条件回归(Lasso Regression)模型，它的设计思想是在模型中限制条件，以减少因变量对模型复杂度的影响。在Lasso回归中，通常使用 Lasso 函数来限制条件，从而使得因变量的系数最小化。Lasso回归常用于降维和特征选择，因为它可以消除高维数据的降维误差，并且可以通过最小化残差平方和来确保模型的稳健性。
而Logistic回归是一种概率回归模型，它的设计思想是将分类问题转化为概率问题，从而使用概率模型来解决分类问题。在Logistic回归中，通常使用概率密度函数来描述模型中每个样本的概率，然后根据这些概率来计算每个样本的分类概率。Logistic回归通常用于回归问题中，例如预测某个类别的出现概率。
Lasso回归和Logistic回归都是常见的机器学习模型，但它们的设计思想和使用场景有所不同。在选择模型时，应根据具体问题和数据的特点进行选择。
四、logistic回归分析步骤？
（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化数据，输出的是类别，只有0,1两类。
五、请教大神，logistic回归分析，spss如何录入数据？
每个变量一列
logit回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
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六、logistic回归分析心得？
进行Logistic回归分析，可以参考以下步骤和注意事项：
准备数据：确保数据集的质量和特征的完整性。进行数据清洗、缺失值处理、标准化等预处理工作。
理解问题：理解问题的性质，确定是否适合使用Logistic回归。Logistic回归通常用于二分类问题。
选择模型：选择适当的Logistic回归模型，可以考虑不同的损失函数、正则化方法等。
特征选择：选择与问题相关的特征，并避免使用冗余特征。
训练模型：使用训练数据集训练Logistic回归模型。
模型评估：使用测试数据集评估模型的性能。可以计算准确率、精确率、召回率、F1得分等指标。
模型优化：根据评估结果，对模型进行优化。可以尝试不同的模型参数、调整超参数等。
解释性：Logistic回归模型的系数可以解释，可以用来理解每个特征对预测结果的影响。
以上是进行Logistic回归分析的一些心得。需要注意的是，在实践中可能需要根据具体问题进行调整和优化。
七、logistic回归的特点？
Logistic回归，一种最优化算法。用于分类，其实就是对分类边界线建立回归公式。啥？啥叫回归？就是用一条直线对数据点进行拟合，拟合的过程称作回归。。，说白了就是找一条线把数据点分开；
梯度上升算法和改进的梯度上升算法。。。一听到改进，感觉肯定比原算法牛逼
八、logistic回归赋值要求？
1. Logistic回归赋值有要求。2. Logistic回归是一种二分类模型，需要将样本数据分为两类，通常用0和1表示。在进行模型训练时，需要对样本数据进行赋值，将0和1分别赋予不同的数值，以便计算模型参数。3. 在具体实现时，通常将0赋值为1，将1赋值为-1，这样可以方便地计算模型参数。同时，为了避免出现数值溢出等问题，还需要对数据进行标准化处理。
九、线性回归和logistic回归的区别？
线性回归和逻辑回归的区别：性质不同、应用不同。
一、性质不同。
1、逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型。
2、线性回归：利用数理统计中回归分析，来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。
二、应用不同。
1、逻辑回归：常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
2、线性回归：常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。
线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的；比如要分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这个时候就用线性回归来做；如果将体重分类，分成了高、中、低这三种体重类型作为因变量，则采用logistic回归。
线性回归的特点：
线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。其表达形式为y=w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中有多个自变量：这里有一个原则问题，这些自变量的重要性，究竟谁是最重要，谁是比较重要，谁是不重要。所以，spss线性回归有一个和逐步判别分析的等价的设置。
回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
十、logistic回归与cox回归的区别？
它们的应用范围和模型形式存在一定的区别。
1. 应用范围不同
逻辑回归适用于建立二元变量的预测模型，通常用于预测事件是否发生（发病、死亡等）。而Cox回归适用于建立时间如何影响事件发生的模型，通常用于评估治疗效果或预测事件发生率等。
2. 模型假设不同
逻辑回归的假设是，事件发生的概率符合逻辑几率分布，即事件发生的概率与自变量的线性组合之间存在一个对数函数关系。而Cox回归的假设是，事件发生的概率和时间有关，但是事件发生的概率并不与时间有关，无需假设风险比例相同（proportional hazards）。
3. 参数估计方法不同
逻辑回归通常使用最大似然估计法或贝叶斯方法来估计模型参数。而Cox回归通常使用偏差重采样法或局部似然估计法来估计模型参数，这是因为Cox回归中出现了部分比例风险（partial proportion hazards）的问题。
总之，逻辑回归和Cox回归都是生存分析的常用方法，但是它们适用的场合、假设和参数估计方法存在较大的差异。
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