逻辑回归模型的基本步骤
金融界2024年4月16日消息，据国家知识产权局公告，北京大学申请一项名为“一种推荐系统预测模型的训练方法“，公开号CN117892789A，申请日期为2023年12月。
专利摘要显示，一种推荐系统预测模型的训练方法，包括以下步骤：获取推荐系统的所有用户数据、物品数据以及观测到的用户对物品的评分，基于用户数据、物品数据以及观测到的用户对物品的评分提取用户‑物品对特征，构建训练样本集；构建前馈神经网络模型，基于训练样本集中观测到评分的样本训练所述前馈神经网络模型得到噪声预测模型；构建逻辑回归模型，基于训练样本集训练所述逻辑回归模型得到倾向性模型；构建去噪误差插补模型和去噪预测模型，基于所述训练样本集、训练好的噪声预测模型和倾向性模型对去噪误差插补模型和去噪预测模型进行联合训练，得到训练好的去噪预测模型。
本文源自金融界
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霍奇杰13182102337 ______ 逻辑回归:y=sigmoid(w'x) 线性回归:y=w'x 也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数,sigmoid(x)=1/(1+exp(-x)),其实就是对x进行归一化操作,使得sigmoid(x)位于0~1 逻辑回归通常用于二分类模型,目标函数是二类交叉熵,y的值表示属于第1类的概率,用户可以自己设置一个分类阈值. 线性回归用来拟合数据,目标函数是平法和误差
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霍奇杰13182102337 ______ 模型参数估计及建立 非线性最小二乘法(NLS 法)来估计参数 模型检验 对所得模型的残差序列e进行平稳性和随机性检验.如果残差序列是白噪音,可以接受这个具体的拟合;如果不是,那么残差序列可能还存在有用信息没被提取,需要进一步改进模型.
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霍奇杰13182102337 ______ 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(单变量拉入一个,多因素拉入多个). 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. 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
慎云兰3057评价回归模型是否合适的方法 -
霍奇杰13182102337 ______ 回归(Regression)不同于分类问题,在回归方法中我们预测一系列连续的值,在预测完后有个问题是如何评价预测的结果好坏,关于这个问题目前学术界也没有统一的标准.下面是我在论文中的看到的一些常用方法,希望对有缘人有用. 回归分析的结果可以分为以下几部分: 1)回归模型; 2)回归系数; 3)因变量和自变量的特征; 4)自变量之间的关系.其中,1和2是必须详细报告的基本信息;而3和4则可以根据具体情况而详略各异的辅助信息.
慎云兰3057相关因素logistic回归分析结果怎么看 -
霍奇杰13182102337 ______ 求logistic回归分析的思路及spss分析结果解释,单因素与多因素logistic回归分析,到底是什么关系,spss分析中,怎样才是单因素分析,怎样才是多因素分析?logistic 回归一般步骤:一:变量编码,二:哑变量的设置,涉及如何设计哑变量 三:各个自变量的单因素分析,主要检查有无共线性和交互作用 四:变量的筛选,若有共线性的话,只有一个变量能进入方程 五:交互作用的引入,分析有无此必要,主要看引入后方程是不是更加好 六:建立多个模型 七:选择最优模型,主要看R平方校正值,越大越好 八:模型应用条件的评价 九:输出结果的解释 网上查找到的资料 请采纳~
慎云兰3057Logistic逻辑回归分析的SPSS操作
霍奇杰13182102337 ______ 你的这个例子自变量很明显是FI,F2,F3,F4 因变量是是否ST公司
慎云兰3057求教!为什么“最小平方法”是确定回归模型的基本方法? -
霍奇杰13182102337 ______ 最小平方法其基本原理是:要求实际值与趋势值的离差平方和为最小,以此拟合出优良的趋势模型,从而测定出长期趋势,所以它是确定回归模型的基本方法.最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达.
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