【视频】N-Gram、逻辑回归反欺诈模型文本分析招聘网站欺诈可视化|附数据代码
随着互联网的快速发展，招聘网站已成为求职者与雇主之间的重要桥梁。然而，随之而来的欺诈行为也日益猖獗，给求职者带来了极大的困扰和风险。
Tag Archives: 逻辑回归
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例：麻醉剂用量影响、汽车购买行为
本文利用R语言，通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例：麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测。
R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分析分类预测房价及交叉验证
本研究旨在帮助客户利用房价数据集进行数据分析，该数据集包含82个变量和2930个数据点。
R语言lasso协变量改进Logistic逻辑回归对特发性黄斑前膜因素交叉验证可视化分析
特发性黄斑视网膜前膜能引起患者视物变形、变小和视力下降等视功能损害。
R语言逻辑回归模型的移动通信客户流失预测与分析
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务。
SAS逻辑回归logistic在对鲍鱼年龄识别中的应用可视化
逻辑回归具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此，在这里根据鲍鱼的多个生理特征，如性别、重量、直径等信息，采用逻辑回归的方法，对鲍鱼的年龄进行分类预测，以满足商家对鲍鱼的分类。
R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化
信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。
数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。
R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索
行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。
R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型
人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。
R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证
临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程。
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证
本文以多因素模型在股票交易中的应用为背景，帮助客户针对Logistic选股模型的理论基础以及模型原理方面分析Logistic选股模型的可行性与稳定性。为保证模型的可靠和稳定，使用过去五年的历史数据来检测模型。
汽车经销商客户流失预警：逻辑回归（LR）、LASSO、逐步回归
随着社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善，我国汽车市场也得到了迅速增长。
Python对中国电信消费者特征预测：随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类knn、逻辑回归、支持向量回归（SVR）
随着大数据概念的兴起，以数据为基础的商业模式越来越流行，用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为，并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。
Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗，得到dataset_new。
R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归混合效应模型的研究报告。吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。 WeCh
数据分享|WEKA用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归信贷违约预测报告
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
R语言使用逻辑回归Logistic、单因素方差分析anova和数据可视化分类iris鸢尾花数据集
本文将探讨 Fisher 和 Anderson 鸢尾花数据集中呈现的三个变量之间的关系，特别是virginica 和 versicolor 级别的因变量变量物种对预测变量花瓣长度和花瓣宽度的逻辑回归。
Spss用K均值聚类Kmeans、决策树、逻辑回归和T检验研究不同因素对通勤出行交通方式选择的影响调查数据分析
某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响。
R语言VaR市场风险计算方法与回测、用Logit逻辑回归、Probit模型信用风险与分类模型
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失。
R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口
本文应用R软件技术，通过在世界银行网站上查阅的世界人口历史数据，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。
R语言GLM广义线性模型：逻辑回归、泊松回归拟合小鼠临床试验数据（剂量和反应）示例和自测题
在拟合 GLM（并检查残差）之后，可以使用 z 检验一一检验估计参数的显着性，即将估计值与其标准误差进行比较。
R语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化
数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。
R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化
在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。
R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。
Python多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类和交叉验证准确度箱线图可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写
R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
Python用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans聚类用户画像
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。
Python集成机器学习：用AdaBoost、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。
R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据
本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）。
matlab用Logistic逻辑回归建模和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) 方法分析汽车实验数据
此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。
r语言逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例
Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。
基于机器学习的印度肝脏病诊断分析
肝脏病在早期可能没有任何症状，不容易被察觉，或者症状是模糊的。肝脏病的症状和肝脏病的类型和程度高度相关，肝脏病的一般是通过肝功能测试诊断。
R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌
本文回答了关于逻辑回归的问题：它与线性回归有什么不同，如何在R中用glm()函数拟合和评估这些模型等等？
R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集
在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集_german_credit_，其中包含了银行贷款申请人的信息。
R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例
在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。
R语言逻辑回归logistic模型预测泰坦尼克titanic 数据集生还情况
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。
R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据
最近我们被客户要求撰写关于GLM模型的研究报告。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者
通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有可能使用bagging 。
R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险
本文的目的是完成一个逻辑回归分析。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。
R语言用局部加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差分析
目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于logistic回归模型）。
R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据
最近我们被客户要求撰写关于混合效应逻辑回归的研究报告。
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
最近我们被客户要求撰写关于心脏病数据的研究报告。在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析
正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
R语言用普通最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类
本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。
R语言:逻辑回归ROC曲线对角线分析过程及结果
之前我们讨论了使用ROC曲线来描述分类器的优势，有人说它描述了“随机猜测类别的策略”。
R语言逻辑回归分析连续变量和分类变量之间的“相关性“
比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？
R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测
在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。
Matlab建立逻辑回归，决策树，SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线
尽管对于较高的阈值，SVM可以产生更好的ROC值，但逻辑回归通常更擅长区分不同类别。朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线，这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。
R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模
我们已经看到了如何考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。
R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟个人风险损失值评估的应用
通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。
R语言逻辑回归、方差分析 、伪R平方分析
R语言逻辑回归、方差分析 、伪R平方分析
R语言可视化探索BRFSS数据并逻辑回归Logistic回归预测中风
R语言可视化探索BRFSS数据并逻辑回归Logistic回归预测中风
R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归
R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归
R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归
在逻辑回归中，我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。
R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式
R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式
R语言在逻辑回归中求R square R方
R语言在逻辑回归中求R square R方
R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验
在依赖模型得出结论或预测未来结果之前，我们应尽可能检查我们假设的模型是否正确指定。
R语言逻辑回归logistic regression对付费用户进行预测
对于某企业新用户，会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户，弄清楚用户属性，从而针对性的进行营销，提高运营人员的办事效率。
在R语言中实现Logistic逻辑回归
逻辑回归是拟合回归曲线的方法，当y是分类变量时，y = f（x）。
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