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如何选择张量流中的交叉熵损失？
分类问题，例如逻辑回归或多项逻辑回归，可以优化损失 . 通常，交叉熵层遵循 softmax 层，这产生概率分布 . 在tensorflow中，至少有一个 dozen of different cross-entropy loss functions ： tf.losses.softmax_cross_entropy tf.losses.sparse_softmax_cross_entrop... -
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'vmmin'中的drc :: optim初始值不是有限的
我想为 drc R 包中的以下数据拟合 log-logistic 回归 . 但是，我的代码抛出以下错误 . df1 <- structure(list(Temp = c(15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 25L, 25L, 25L, 25L, 30L, 3... -
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drc：使用交互术语时drm出错
我想为 drc R 包中的以下数据拟合 log-logistic 回归，以获得Temp和Variety的组合 . 但是，我的代码抛出以下错误 Error in Temp:Variety : NA/NaN argument 码： df2 <- structure(list(Temp = c(15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 2... -
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用ggplot2重现drc :: plot.drc
我想用 ggplot2 重现以下 drc::plot.drc 图形 . df1 <- structure(list(TempV = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L... -
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如何用包含X的平方的逻辑回归估计X与CI的比值比？
我试图计算R中的比值比，不仅是线性的，还有逻辑回归中的二次项 . 让's say there is X and X^2 in the model. I know how to get the odds ratio (for a unit change of X) when X takes a specific value, but I don'知道如何计算此估计的置信区间 . 我发现这个参考是如何... -
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如何在逻辑回归中计算交互项作为比值比？
我在R中使用固定效果逻辑回归，使用 glm 函数 . 我想使用该指标报告我的结果 . 是否存在使用R计算交互项作为比值比的预先方法？如果，不是，任何人都可以告诉我应该如何做到这一点？ 编辑1：我在下面提供了一个可重现的例子 . set.seed(1234) dat <- data.frame( Y = factor(round(runif(60))), x1 = rnorm... -
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图形逻辑回归样条，SPSS中四分位数的固定节点
所以我已经完成了我的分析，现在我想用3节（四分位数值）构建一个逻辑回归样条 . 在Y轴上，我想要赔率，在X轴上，我想要我的线性变量V（介于0和500之间），我在分析中将其分为四分位数 . 结果表是这样的： B SE exp(B) lowerbound upperbound quartiles(1) 0.15 0.329 1.16 0.60 ... -
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根据类别的中点绘制日志赔率
我有一个二元结果变量（疾病）和一个连续的自变量（年龄） . 还有一个集群变量clustvar . 逻辑回归假设对数概率与连续变量成线性关系 . 为了使这个可视化，我可以将年龄分类为（例如，0到<5,5到<15,15到<30,30到<50和50），然后使用以下内容将对数赔率与类别编号进行对比： logistic disease i.agecat, vce(cluster cl... -
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R：计算和解释逻辑回归中的比值比
我无法解释逻辑回归的结果 . 我的结果变量是 Decision 并且是二进制的（0或1，不分别采取或采取产品） .我的预测变量是 Thoughts 并且是连续的，可以是正数或负数，并且向上舍入到第二个小数点 .我想知道随着 Thoughts 变化，服用产品的可能性如何变化 . 逻辑回归方程是： glm(Decision ~ Thoughts, family = binomial, data = d... -
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SAS：PROC FREQ和PROC LOGISTIC的不同比值比
我正在研究一个项目，并遇到了预期的问题 . 在我的数据上运行PROC LOGISTIC之后，我注意到一些优势比和回归系数似乎与它们应该是相反的 . 在使用PROC FREQ进行一些调查以运行优势比之后，我认为PROC LOGISTIC的优势比存在某种形式的误差 . 下面的示例是响应变量"MonthStay"和其中一个有问题的变量"KennelCough" .... -
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绘制比值比与stata中的连续变量
有什么方法可以在stata中绘制这样的图形： 线性或年龄; 优势比来自逻辑回归 . 我想绘制连续变量的每个值的优势比，并将参考设置为最低值 . “边距”似乎符合我的需要，但是，我必须列出连续变量的所有值，以便它可以计算OR . 另一个问题是我想在另一个由“twoway”绘制的图表上绘制此图表，我不知道如何在stata中执行此操作 . -
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R：如果没有此警告消息，如何获得置信区间？
该模型是： model <- glm(DW ~ P + DV_1, family = "binomial") 变量是： DW <- c(1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1) P <- c(18.584898, 8.177430, -7.392... -
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如何在R中绘制逻辑glm预测值和置信区间
我有一个存在/不存在响应变量的二项式 glm 和一个9级的因子变量，如下所示： data$y<-factor(data$y,levels=c(0,1),labels=c("absent","present")) table(data$y,data$site_name) Andulay Antulang Basak Dauin Po... -
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Logistic回归statsmodels的概率预测置信区间
我正在尝试从“统计学习简介”重新创建一个情节，并且我试图重新创建该图的右侧面板（figure 7.1），该面板预测工资> 250的概率基于年龄为4的多项式相关的95％置信区间 . 如果有人关心，工资数据是here . 我可以使用以下代码预测并绘制预测概率 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl... -
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在scikit中使用稀疏矩阵的正确方法是什么？
我正在尝试完成一个尝试使用稀疏矩阵的分类任务 . 当我将训练集传递给逻辑回归函数时，在scikit中，它会返回以下错误： ValueError: Array contains NaN or infinity. 我作为逻辑回归的参数传递的矩阵的类型是 scipy.sparse.csr.csr_matrix . 这是我用NaNs的numpy数组创建稀疏矩阵的方法： X=sparse.csr_mat... -
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可以使用广义线性模型估计多项模型吗？
在分类数据的分析中，我们经常使用逻辑回归来估计二项式结果与一个或多个协变量之间的关系 . 我知道这是一种广义线性模型（GLM） . 在R中，这是使用 glm 函数使用 family=binomial 参数实现的 . 另一方面，在分类数据分析中是多项式模型 . 这些不是GLM吗？并且不能使用 glm 函数在R中估算它们吗？ （在这post for Multinomial Logistic Regre... -
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具有分类预测因子和相互作用的二项Logistic回归（二项式族参数和p值差异）
当我在glm模型中使用交互加上family = binomial参数时以及当我将其遗漏时，我有一个关于重要性和重要性差异的问题 . 我对逻辑回归很陌生，过去只进行了更简单的线性回归 . 我有一个 observations of tree growth rings 的数据集，其中包含 two categorical explanatory variables （ Treatment 和 Origin... -
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从家庭“二项式”的PipeLineModel获取系数的替代方法
环境 . R：3.2.2“消防安全”火花：1.5.2 > obj <- glm(response ~ . , family = "binomial", data = df ) > class(df) [1] "DataFrame" attr(,"package") [1] "SparkR" &g... -
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GLM系数估计加速
我需要一个模拟来估计超过十亿个不同的逻辑回归（logit链接），我只需要跟踪系数估计 . 没有其他的 . 我正在寻找可以让我比 glm(...,family=binomial) 更快获得这个的东西 . 我尝试在似然性上使用优化函数，但即使从实际系数值开始算法，它也几乎与"glm"命令相同 . 该模型包括1-5个协变量，n在100和1000之间 . 此外：如果我需要模拟n = 1... -
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LRM与GLM输出的不同系数
首先请注意，我无法在数据集之外的任何内容上重现此错误 . 但是，这是一般的想法 . 我有一个数据框，我正在尝试构建一个简单的逻辑回归来理解Amount对IsWon的边际效应 . 两个模型都表现不佳，毕竟它是一个预测器，但它们产生两个不同的系数 首先是glm输出： > summary(mod4) Call: glm(formula = as.factor(IsWon) ~ Amount, f... -
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glm摘要没有给出系数值
我试图在给定的数据集上应用glm，但 summary(model1) 没有给我正确的输出，它没有给 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) 等系数值，它只是给我 NA 作为单个属性元素的输出 . TEXT <- c('Learned a new concept today : metamorphic testing. t.co/0is1IUs3aW'... -
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根据以前的模型输出重新设置R中的glm模型
我有这个数据集，我在R中进行逻辑回归 . 我有几个关于输出的问题，这可能是由于我对统计数据和R缺乏了解而导致的问题，然后是关于根据当前p值减少模型的问题输出 . 我得到的命令是： model = glm(col1 ~ 1+(col2+col3+col4+col5+col6+col7)^2, family=binomial, data=ds) summary(model) 列包含以下数据 col1... -
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使用ordered（）函数的R中逻辑回归的序数自变量
我在R中进行二元逻辑回归，一些自变量代表有序数据 . 我只是想确保我正确地做到了 . 在下面的示例中，我创建了示例数据并基于自变量“I”表示连续数据的假设运行glm（） . 然后我使用ordered（I）再次运行它 . 结果有点不同，所以看起来似乎是一次成功的测试 . 我的问题是它是否正在做我认为正在做的事情......例如，它正在查看整数数据，根据整数的值将其强制转换为顺序数据，并使用不同的公式... -
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Wald检验vs逻辑回归模型的卡方检验
有人能告诉我Wald测试和逻辑回归中的卡方检验之间的区别吗？我想比较两种处理对二项式变量的影响（0 =失败，1 =成功） . 我一直在运行逻辑回归（glm），我不能在使用Wald测试和卡方之间做出决定 . p值略有不同 . 谢谢 -
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“缓存”值会导致逻辑回归失败吗？
我有两个数据框： df_bad die_y bin 1 11 JD 2 13我 df_good die_y bin 1 11 JD 2 13我 我运行逻辑回归： model_lr < - train（bin~ . ，data = df_bad，method ='glm'，family ='binomial'） model_lr < - train（bin~ . ，data ... -
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GeoRglm R包中二项式数据的回归克里金法
我正在使用R包 geoRglm 的 binom.krige() 函数来确定具有多个连续和离散协变量的二元（0,1）响应变量的空间预测 . 使用带有二项式logit链接函数的 glm() ，我发现响应变量显示出对几个协变量的显着依赖性 . 我使用 krige.glm.control() 将趋势包含到 binom.krige() 中，其中我将两个趋势模型指定为 > trend.d=trend.s... -
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如何在符合SAS的R中运行混合效果逻辑纵向模型？
我的问题是关于进行混合效应和二项式反应的纵向试验 . 我有一个重复测量试验数据来分析：患者接受4种治疗（安慰剂和3种装置） - 每位患者随机接受某种治疗，无需开关 - 并检查三次 . 考试结果是二项式：TRUE / FALSE . 这三个时间点是：第3周，第16周，第24周 . 我现在在想，治疗是更好还是持续 . 我想通过结合混合效应模型来分析治疗组与时间之间的关系 . 我的模型是这样的：考试&l... -
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predict（）错误：替换的行数多于数据
当我使用 predict() 时，我真的可以't figure out why I'收到错误 . 我查了这篇文章，但我仍然得到同样的错误predict() . 我将数据框分成两部分（1. Train，2 . Test） . 我在火车上运行了一个逻辑模型并将其应用于测试，但是我遇到了错误 . 这是代码： train=rteam[which(rteam$season!="A"),]... -
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R中的混合效应逻辑回归模型
我正在尝试使用以下代码制作此混合效果模型： f = read.csv2( file = "C:/Users/Customer/Desktop/R/language.csv", sep="," ) data = f[,c("wals_code", "X81A.Order.of.Subject..Object.and.Verb&q... -
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如何在R中用固定效应绘制Logit回归的预测概率？
我是R的全新手 . 我估计有以下logit等式： allAM <- glm (AM ~ VS + Prom + LS_Exp + Sex + Age + Age2 + Jpart + X2004LS + X2009LS + X2014LS + factor(State), family = binomial(link = "logit"), data = mydata) ...