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1. R语言机器学习算法实战系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting）
2. R语言机器学习算法实战系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine）
3. R语言机器学习算法实战系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine）
4. R语言机器学习算法实战系列（四）随机森林算法+SHAP值 (Random Forest)
5. R语言机器学习算法实战系列（五）GBM算法+SHAP值 (Gradient Boosting Machines)
6. R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法 (K-Nearest Neighbors)
7. R语言机器学习算法实战系列（七）朴素贝叶斯分类算法 (Naïve Bayes Classifier)
8. R语言机器学习算法实战系列（八）逻辑回归算法 (logistic regression)
9. R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法 (Decision Trees Classifier)
10. R语言机器学习算法实战系列（十）自适应提升分类算法 (Adaptive Boosting)
11. R语言机器学习算法实战系列（十一）MLP分类算法 (Multi-Layer Perceptrons)
12. R语言机器学习算法实战系列（十二）线性判别分析分类算法 (Linear Discriminant Analysis)

介绍

逻辑回归分类算法的原理是基于概率的，它通过估计一个给定输入样本属于某个类别的概率来进行分类。下面是逻辑回归算法的原理和步骤：

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原理：

1. 线性假设：逻辑回归假设特征和输出之间存在线性关系。对于二分类问题，我们想要预测的是一个概率值，即样本属于某个类别的概率。
2. Sigmoid函数：为了将线性回归的输出转换为概率值（一个介于0和1之间的值），逻辑回归使用Sigmoid函数。
3. 对数几率（Log-odds）：Sigmoid函数的输入是对数几率，即特征的线性组合。对数几率表示的是特征和类别标签之间的线性关系。
4. 最大似然估计：逻辑回归模型的参数通常通过最大似然估计（MLE）来确定。这意味着找到一组参数值，使得观察到的数据出现的概率最大。

步骤：

1. 数据准备：收集数据并进行预处理，如特征缩放、处理缺失值等。
2. 模型初始化：初始化模型参数，通常使用随机值或零。
3. 计算对数几率：对于每个样本，计算其特征的线性组合
4. 应用Sigmoid函数：将对数几率通过Sigmoid函数转换为概率值
5. 预测：根据概率值和设定的阈值（通常为0.5）来确定样本的类别。如果概率值大于阈值，则预测为类别1，否则为类别0。
6. 损失函数：定义损失函数，逻辑回归通常使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。
7. 参数更新：使用梯度下降或其它优化算法来更新模型参数，以最小化损失函数。

教程

本文旨在通过R语言实现LR，总共包含：

1. 下载数据
2. 加载R包
3. 数据预处理
4. 数据描述
5. 数据切割
6. 构建模型
7. 预测测试数据
8. 评估模型
9. 特征的重要性
10. 保存模型
11. 总结
12. 系统信息

更多内容

R语言机器学习算法实战系列（八）逻辑回归算法 (logistic regression)

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