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分类模型-逻辑回归和Fisher线性判别分析★★★★

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目录

1理论

1.1逻辑回归模型

1.2线性概率模型

1.3线性判别分析

1.4两点分布

​1.5连接函数的取法

1.6求解

​1.7用于分类

2SPSS应用

2.1二元分类

2.1.1逻辑回归

​2.1.2线性判别分析

2.2多元分类

2.2.1逻辑回归

2.2.2线性判别分析

3总结


 

名称重要性难度
分类模型★★★★★★★

1理论

1.1逻辑回归模型

 1.2线性概率模型

1.3线性判别分析

 

1.4两点分布

 1.5连接函数的取法

 标准正态分布和sigmoid函数图像对比——值域都在0、1之间

因此具体应用的过程中常常使用的是sigmoid函数。 

多元分类连接函数的选取:

 

1.6求解

1.7用于分类

2SPSS应用

2.1二元分类

2.1.1逻辑回归

预测成功率:

 逻辑回归系数表:

逐步回归设置:

 处理分类自变量:

提高预测成功率:

 避免过拟合情况:

确定合适的模型:

2.1.2线性判别分析

结果分析:

2.2多元分类

注意:这里 SPSS 不能自动帮我们生成虚拟变量,我们可以在 EXCEL 表中使用“替换”功能来快速生成虚拟变量。

2.2.1逻辑回归

 

2.2.2线性判别分析

3总结

逻辑回归和线性判别分析都可以训练数据集预测未知数,可以通过加入平方项等来提高预测正确率,但是注意过拟合现象,同时在使用SPSS之前要先数据预处理,多元分类就直接在excel中查找替换就可以了。

 

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