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使用R進行邏輯回歸 分類
2018-01-18
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使用R進行邏輯回歸 分類

邏輯回歸模型

屬于分類模型，二元分類器。類似的二元分類器還有決策樹、隨機森林、支持向量機以及神經網絡。

邏輯回歸模型相對于k-鄰近模型，具有“運行時間”低的優(yōu)勢。 當數(shù)據(jù)空間很大時，預測新數(shù)據(jù)的類別需要計算這個數(shù)據(jù)點的k個“鄰居”，因此需要把所有的新舊數(shù)據(jù)點都存在內存中，這通常會耗費大量的“運行時間”。而線性模型則不然，無論模型更新還是用作實際預測，它的速度通常都令人滿意，線性模型的更新只涉及到新的數(shù)據(jù)，因此不需要把舊數(shù)據(jù)也放在內存中，這極大的提高了運行速度。一旦線性模型的參數(shù)估計完畢，只需要保存這些參數(shù)的估計值，預測新數(shù)據(jù)只涉及計算參數(shù)估計向量與新數(shù)據(jù)特征變量的點積問題。

在《數(shù)據(jù)科學實踐》中，以M6D的真實案例進行研究來說明邏輯回歸模型的內容。

要解決的問題：

根據(jù)用戶鼠標點擊屏幕中廣告的情況，獲取廣告展示的點擊率。分析商業(yè)模式、給定廣告能夠向目標用戶展示，提供多大的價值？

解決思路：

選用什么樣的數(shù)據(jù)來分析這個問題？如何使用模型來提高廣告點擊度？

一個用戶訪問廣告就是記錄一條URL字符串，那么，如果每個用戶都這樣表示，建立一個二維矩陣來表示全部用戶訪問歷史。

矩陣的行代表用戶，矩陣的列代表訪問的網站。矩陣中的元素值為1表示用戶訪問過相應網站，元素值為0表示沒有訪問相應網站。

通過搭建模型、在數(shù)據(jù)集上訓練模型。 邏輯回歸的輸出值是用戶點擊某個廣告的概率值。

邏輯回歸主要用到一個函數(shù)將數(shù)據(jù)轉換為[0,1]之間的數(shù)值  Logit(P) = log(p) - log(1-p) , 其中P表示函數(shù)變量，的邏輯函數(shù)。

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