本代码基于SAS语言，实现了逻辑回归模型特征的最优分箱，并允许用户自定义分箱数和最小箱占比等参数，以满足不同的建模需求。 用户可以通过调整代码中的参数，控制分箱过程，例如设置最大分箱数、最小箱占比等，从而找到最佳的分箱方案,提升模型的预测能力和稳定性。 代码示例（部分） /* 设置分箱参数 */
Python 21 次浏览
岭回归和LASSO回归是两种常用的线性回归模型，用于在存在共线性的情况下提高模型的稳定性。
Python 19 次浏览
回归分析是预测数值型数据的常见方法。通过Python3中的机器学习库，如Scikit-learn，可以轻松实现回归模型预测。在实现过程中，首先需要导入数据集并对其进行预处理，然后选择合适的回归模型，如线性回归、决策树回归等。接下来，使用训练数据集训练模型，最后通过测试数据集评估模型的性能。模型性能常
Python 16 次浏览
在本示例中，我们首先读取一个包含历史降水数据的CSV文件，并提取了温度、湿度和气压等特征以及降水事件标签。接着，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用逻辑回归模型进行训练。最后，我们用训练好的模型预测未来几天的降水概率，并将结果输出到控制台。需要注意的是，这个示例仅作为简单演示，实际应用中需更多数
Python 22 次浏览
在回归模型中，模型的复杂度对欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）的影响最大。复杂度较高的模型可能会导致过拟合，而复杂度较低的模型可能会导致欠拟合。因此，选择合适的模型复杂度对于平衡这两种现象至关重要。
Python 16 次浏览
逻辑斯蒂回归，用Python语言写的，比较简单，在小数据集上准确率为100%，资源中包含完整代码及测试数据
Python 20 次浏览
利用python3对Logistic算法进行实验
Python 17 次浏览
此资源提供了使用 Python 进行回归分析的指南。
Python 20 次浏览