基于GMDH和Logistic回归的目标客户选择模型研究_肖进
基于logistic逻辑回归模型
基于logistic逻辑回归模型一、介绍logistic逻辑回归模型Logistic逻辑回归模型是一种用于分类问题的统计学习方法，特别是在二分类问题中具有广泛的应用。
它的核心思想是利用线性回归模型对输入变量进行拟合，然后通过sigmoid函数将输出结果转换为0-1之间的概率，表示某个事件发生的可能性。
二、模型原理与步骤1.线性回归模型：logistic逻辑回归模型以线性回归模型为基础，通过最小化损失函数来拟合输入变量与输出变量之间的关系。
2.sigmoid函数：logistic逻辑回归模型将线性回归的输出结果通过sigmoid函数转换为0-1之间的概率，表示事件发生的可能性。
3.迭代优化：通过梯度下降等优化算法，不断调整模型参数，使损失函数最小化。
4.模型评估：使用准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能。
三、应用场景与优势1.二分类问题：logistic逻辑回归模型在二分类问题中具有较好的表现，如金融信贷风险评估、垃圾邮件过滤、疾病预测等。
2.易于理解和调整：logistic逻辑回归模型结构简单，易于理解和调整模型参数，提高模型性能。
3.抗噪声能力：logistic逻辑回归模型具有较强的抗噪声能力，适用于数据质量不高的场景。
四、模型参数调整与优化1.特征选择：通过特征选择方法，筛选出对分类效果影响较大的特征，提高模型性能。
2.惩罚系数：调整惩罚系数，平衡模型对分类错误的惩罚程度，优化模型性能。
3.学习率：调整学习率，控制模型更新的速度，避免过拟合或欠拟合现象。
4.正则化：添加正则化项，约束模型复杂度，防止过拟合。
五、总结与展望logistic逻辑回归模型作为一种实用的分类方法，在许多领域都取得了良好的效果。
然而，它也存在一定的局限性，如对数据质量要求较高、对多分类问题的处理能力较弱等。
logistic模型调研报告
logistic模型调研报告本调研报告将对logistic模型进行深入分析和研究。
我们将了解该模型的定义、应用领域、优点和局限性，并且探讨一些相关的实际案例。
在整个报告中，我们将提供详细的信息和数据，以支持我们的结论。
一、引言logistic模型是一种用来建立两分类或多分类问题的概率模型。
它可以将输入特征映射到概率输出。
由于其简单且易于解释的特点，logistic模型在许多领域得到广泛应用，如医学、金融、市场营销等。
二、定义logistic回归模型是一种广义线性模型，其核心思想是通过对输入特征的线性组合应用一个非线性函数（称为logistic函数或sigmoid函数），来拟合观测数据的概率分布。
通常，logistic模型的输入特征通过最大似然估计方法来确定模型的参数。
三、应用领域1. 医学研究：logistic模型可以用于预测某种疾病的患病风险，并提供可靠的诊断结果。
2. 金融风险评估：logistic模型在信用评估和违约预测方面具有很高的应用价值，可以帮助金融机构降低风险。
3. 市场营销：logistic模型可以预测客户购买某种产品或服务的可能性，有助于制定有效的市场策略。
四、优点1. 简单易懂：logistic模型基于简单的线性组合和sigmoid函数，其结果易于解释和理解。
2. 可解释性强：logistic模型可以通过参数的大小和方向来解释输入特征对输出结果的影响。
3. 计算效率高：logistic模型的训练过程相对较快，即使在大规模数据集上也能够表现出良好的性能。
五、局限性1. 对异常值敏感：logistic模型对异常值比较敏感，当存在异常值时，模型的性能容易受到影响。
2. 必须线性可分：logistic模型要求输入特征能够线性可分，当特征之间存在复杂的非线性关系时，模型的拟合能力会受到限制。
3. 学习能力有限：logistic模型的学习能力有限，当数据具有高度复杂的规律时，模型可能无法完全捕捉到其中的信息。
基于决策树模型与Logistic回归模型分析安徽省护士心理资本的影响因素
基于决策树模型与Logistic回归模型分析安徽省护士心理资本的影响因素魏梓萱，刘安诺*，尤梅，韩南南，丁原安徽医科大学护理学院，安徽 230032Analysis on influencing factors of nurses' psychological capital in Anhui province based on decision tree model and Logistic regression modelWEI Zixuan, LIU Annuo, YOU Mei, HAN Nannan, DING YuanNursing College of Anhui Medical University, Anhui 230032 ChinaCorresponding Author LIUAnnuo,E⁃mail:****************Abstract Objective：To explore the influencing factors of nurses' psychological capital in Anhui province.Methods：To study the influencing factors of psychological capital of 33 330 nurses in Anhui province by using the decision tree model and the Logistic regression model，and to evaluate the effect of the two prediction models by receiver operating curve.Results：Both Logistic regression analysis and decision tree model showed that the number of night shift per month，the degree of love for nursing，the degree of knowledge of COVID⁃19，the report of public opinion on nurses，and the self-rated health status were factors influencing the psychological capital of nurses.The degree of nurses' love for nursing work is the main factor affecting psychological capital.The sensitivity and specificity of the binary Logistic regression model are 76.3% and 66.5% respectively.The sensitivity and specificity of the decision tree model were 64.3% and 73.9%（P<0.001）.Conclusion：The psychological capital of nurses in Anhui province is above the average level，and is affected by many factors such as work，public opinion and self-rated health.Therefore，it is necessary to pay more attention to the mental health of nurses and take more measures to improve their psychological capital level.Both models have certain classification prediction value，among which the sensitivity of the Logistic regression model is higher，and the specificity of the classification decision tree model is higher.The two models complement each other so that the results are more clinical significance.Keywords nurse； psychological capital； decision tree model； Logistic regression； influencing factor； investigation study摘要目的:探究安徽省护士心理资本的影响因素。
基于GMDH￣PSO￣LSSVM中长期电力负荷预测
基于GMDH￣PSO￣LSSVM中长期电力负荷预测作者：龙金莲卢家暄张玉分王家忠陶然来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2017年第06期摘要：针对电力负荷预测粒子群优化最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）模型输入节点难以确定的问题，提出了一种基于数据分组处理方法（Group Method of Data Handling， GMDH）来优化PSO￣LSSVM（Particle Swarm Optimization￣Least Squares Support Vector Machine）的中长期电力负荷预测预测方法。
该方法是首先利用GMDH算法获得LSSVM建模中的输入变量；然后利用基于自适应变异的PSO算法对LSSVM建模中的参数进行优化，选用某地区2008～2013年的历史数据作为模型的训练样本建立模型；最后使用训练好的GMDH￣PSO￣LSSVM模型对2014、2015年的用电量进行外推预测。
组合模型预测结果表明该方法达到了较高的预测精度，预测精度提高了2.21%。
关键词：负荷预测；数据分组处理方法；粒子群算法；最小二乘支持向量机中图分类号：TM7151文献标识码： A电力负荷预测准确度直接影响了电网及发电的运行与规划。
科学的预测结果是正确决策的有力保障。
电力负荷的预测类型可以分为长期、中期、短期和超短期。
前两种预测在厂网规划和水库调度等应用较为广泛[1]。
预测的主要方法有时间序列法、基于智能的神经网络法、LSSVM模型预测法、遗传算法等。
但是，神经网络预测算法必须建立在足够多容量的训练样本基础上，且易造成局部最优的状况；采用统计学理论进行建模的支持向量机具有有效克服陷入局部最优的能力，且其核函数及其参数对预测值的影响很大；PSO￣LSSVM模型有效优化了LSSVM 的核函数及其参数，但该模型却无法确定合适的输入节点数。
基于GMDH—GM(1,N)的模型对工业增加值预测
测 效果 。其 预测 方法对 政府 部 门和 企业 的发 展 ，都 有着重 要 的意义 。 ２ 基予 Ｇ Ｈ Ｇ １Ｎ 的模 型对 工 业增 加位 琢舅 ＭＤ － Ｍ（， ）
２ １模 型 的建立 ．
通过 比较 ，我 们可 以得 出，对于 小样 本事件 的预测 ，利 用 Ｇ — Ｇ （， 肋Ｈ Ｈ １ Ｎ组合 模型进 行的预 测效果 明显 比单 一的预 测模 型Ｇ 和 Ｇ （，） ） 仰Ｈ Ｍ １Ｎ 的误差 小， 说明在进 行经济 预测 时 ，需要 同时考虑 多种影 响因素 ，根据 模型 的特点 ，结 合宏观 经济环 境等 多个方面 进行 综合判 断 。该 模型 为企业 、政府提供 合理 有 效的预 测 结果 ，为其决策 提供 引导 作用 。
Ｎ模 型预测 的结 果与 ＧＤ － Ｇ （，） 合模型 的预测 结果和 误差做 如下 的比 ） Ｍ Ｈ Ｍ １Ｎ 组
较 。见 表 １ ：
为评 价预测 的性 能 ，本 文使 用均方 误差 （ Ｍ Ｅ 、平均 绝对 百分 比误差 ＲＳ ） （Ａ Ｅ Ｍ Ｒ ）作为模型的评价准则。显然， Ｍ Ｅ Ｍ Ｐ 越小，则预测精度越高，误 ＲＳ、 ＡＥ 差越 小。各 种预测 的精度 对 比结果 见表 ２ 。 结 果分析 ：从表 １ 以看 出。利用 Ｇ ） 可 Ｉ Ｈ自回 归进行预 测误 差最大 为 ４ ￣ ．
４％ ７ ，最小误 差是 ２ ６％ ． ３ 。利用 灰色系 统 Ｇ １Ｎ进 行预 测最大 误差为 ５３％ Ｍ（， ） ．５，
最小误 差为 ２３ ％ ．１ 。组合预测 模型 最大误 差为 ３７ ％ ．９ ，最 小误差 为 ０ ３％ ． ７ 。从 表 ２ 以看 出，无论是 从 Ｒ Ｓ 角度还 是从 Ｍ Ｐ 角度 ，本文提 出的基 于 ＧＤ － 可 ＭＥ ＡＥ ＭＨ 灰Ｇ （， ） Ｍ １Ｎ 组合 预测模 型的预 测精度 与单 一预测 模型方法 比较有 较大 的改进 。
基于GMDH方法的复杂时间序列的数据预测
基于GMDH方法的复杂时间序列的数据预测摘要科学准确的预测是帮助管理层做出正确明智决策的前提。
本文首次将数据处理组合方法用于电信行业的数据预测，并收到良好的效果。
关键词 GMDH；预测；电信0 引言我国电信市场竞争日趋激烈，要在竞争中保持自身持续稳定发展，必须有针对性的制定正确及时的决策。
现在各行业中广泛应用的决策支持系统正是充分利用企业数据资源，进行智能化分析，从而帮助管理层做出科学决策的有效方法和手段。
然而目前在实施基于数据仓库的电信决策支持方案时，往往只是构造了决策支持的基础，即仅仅实现数据仓库和多维分析OLAP，而对于如何从大量数据中提取所需信息——数据挖掘，还在进一步研究和探索中。
数据挖掘是DSS中至关重要的技术，主要是发掘隐藏在数据背后潜在有用的信息，使分析者得到启示，从而真正实现决策的支持。
其中，预测又是数据挖掘的重要部分，没有科学的预测就没有科学的决策，准确的预测是做出正确决策的依据。
[1] 电信行业的业务量、收入总量等指标值，往往会受到各种不同因素的影响，既呈现一定规律，又有一定随机性。
本文首次尝试将提出的数据处理组合方法用于电信行业复杂时间序列的预测，该方法用多项式作为数据处理和建模的基本形式，并在结构上有自组织和全局选优的特性，非常适合进行非线性数据的拟合。
计算表明其预测效果令人满意，比目前广泛使用的挖掘工具IBM Intelligent Miner要好。
1 GMDH基本原理及算法GMDH基本原理预测来自于对以往数据轨迹的把握，不同的预测器是以不同的方式获取数据的规律，并以此来推测未来的数据走向，原则上任何一种轨迹都可以由Kolmogorov—Gavbor多项式来表示：只要有足够的数据和计算量，就可以拟合式的系数，得到轨迹的表达式。
然而，要完全确定a0，ai……等参数值是不现实的，因为随着次数和变量个数的增加，其项数急剧增加，会产生巨大的维数灾难，加之计算时的不稳定性，因而无法直接拟合式建模。
基于logistic逻辑回归模型
基于logistic逻辑回归模型
摘要：
1.Logistic 逻辑回归模型的概述
2.Logistic 逻辑回归模型的原理
3.Logistic 逻辑回归模型的应用实例
4.Logistic 逻辑回归模型的优缺点
正文：
一、Logistic 逻辑回归模型的概述
Logistic 逻辑回归模型是一种广泛应用于二分类问题求解的数学模型，它是由Logistic 函数和线性回归模型组合而成的。
在实际应用中，Logistic 逻辑回归模型能够实现对某一事件发生的概率进行预测，从而起到分类的作用。
二、Logistic 逻辑回归模型的原理
Logistic 逻辑回归模型的核心思想是将线性回归模型的输出值通过Logistic 函数进行变换，使得模型的输出结果在0 和1 之间，从而实现对二分类问题的预测。
具体来说，模型的输入是各个特征的值，输出是该样本属于正类的概率。
三、Logistic 逻辑回归模型的应用实例
Logistic 逻辑回归模型在许多领域都有广泛应用，例如金融风险评估、信用评级、疾病预测等。
其中，一个典型的应用实例是广告投放优化，通过Logistic 逻辑回归模型可以预测用户点击广告的概率，从而实现广告的精准投放。
四、Logistic 逻辑回归模型的优缺点
Logistic 逻辑回归模型具有以下优点：
1.模型简单易懂，实现简单，计算效率高；
2.能够较好地处理二分类问题，预测结果具有较高的可解释性；
3.对自变量多重共线性不敏感，具有较强的稳健性。
logistic回归用于选入自变量进入模型的方法
logistic回归用于选入自变量进入模型的方法一、引言Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，它通过分析因变量和自变量之间的关系，进而预测分类结果。
在选择自变量进入模型的过程中，我们通常采用逐步回归等方法，但是这些方法可能会忽略掉某些对模型影响较大的变量。
本文将介绍一种使用logistic 回归进行变量筛选的方法，即根据变量的重要性选入自变量进入模型。
二、方法1. 定义指标：首先，我们需要确定一个指标来衡量变量的重要性。
常见的指标包括：回归系数、P值、调整后的R方值等。
根据实际情况，选择适合的指标来衡量变量的重要性。
2. 计算指标：利用logistic回归分析数据，计算各个变量的指标值。
可以通过查看回归系数、P值或调整后的R方值来判断变量的重要性。
3. 排序变量：根据指标值的大小，对变量进行排序。
通常按照重要性从高到低进行排序，以便优先选入模型中。
4. 选入模型：在模型拟合过程中，依次将重要性较高的变量选入模型中。
使用逐步引入的方法，每次只引入一个重要性最高的变量，观察模型的拟合效果。
5. 评估模型：在选入所有自变量后，对模型进行评估。
包括但不限于查看模型的分类准确率、混淆矩阵、ROC曲线等。
三、案例分析1. 数据集准备：为了更好地说明这种方法的使用，我们以一个简单的案例进行分析。
假设我们有一个简单的数据集，包含因变量Y（二分类）和自变量X1、X2、X3。
2. 分析数据：利用logistic回归分析数据，计算各个变量的指标值。
结果显示X1对Y的影响最大，其次是X2，X3的影响最小。
3. 选入模型：基于指标值的排序，我们将X1优先选入模型中。
进行逐步回归拟合，发现加入X1后模型的拟合效果明显提升。
4. 评估模型：对加入X1后的模型进行评估，发现模型的分类准确率明显提高，说明该方法在选入自变量进入模型时具有一定的有效性。
四、结论通过使用logistic回归进行变量筛选的方法，我们可以根据变量的重要性选入自变量进入模型中。
基于回归和基于逻辑因果的案例选择
基于回归和基于逻辑因果的案例选择随着数据科学和机器学习的快速发展，回归和因果推断成为解决实际问题的重要工具。
本文将分别介绍基于回归和基于逻辑因果的案例选择，并列举10个相关案例。
一、基于回归的案例选择1. 房价预测: 通过回归分析历史房价数据和相关因素，如地理位置、房屋面积、房龄等，建立回归模型来预测未来房价。
2. 股票价格预测: 基于历史股票价格数据和市场因素，如经济指标、公司盈利等，利用回归模型来预测股票价格的涨跌情况。
3. 人口增长预测: 通过回归分析过去几年的人口数据和相关因素，如出生率、死亡率、移民等，建立回归模型来预测未来的人口增长趋势。
4. 销量预测: 基于历史销量数据和市场因素，如广告投放、促销活动等，利用回归模型来预测未来产品的销售情况。
5. 气温预测: 通过回归分析历史气象数据和气象因素，如温度、湿度、风速等，建立回归模型来预测未来的气温变化。
6. 学生成绩预测: 基于历史学生的个人资料和学习指标，如平均成绩、考试成绩等，利用回归模型来预测学生未来的学习成绩。
7. 网页点击率预测: 通过回归分析用户的个人信息和网站因素，如页面布局、广告位置等，建立回归模型来预测用户的点击率。
8. 交通拥堵预测: 基于历史交通数据和交通因素，如车流量、道路状况等，利用回归模型来预测未来的交通拥堵情况。
9. 疾病发病率预测: 通过回归分析历史疾病数据和相关因素，如环境污染、食品安全等，建立回归模型来预测未来的疾病发病率。
10. 员工离职率预测: 基于历史员工离职数据和员工因素，如薪资待遇、工作环境等，利用回归模型来预测未来的员工离职率。
二、基于逻辑因果的案例选择1. 广告效果评估: 通过观察广告投放和销售数据，利用因果推断方法确定广告对销售的实际影响。
2. 教育政策评估: 通过对教育政策的实施和学生学习成绩的观察，利用因果推断方法评估教育政策的有效性。
3. 医疗干预效果评估: 通过对医疗干预措施的实施和病人康复情况的观察，利用因果推断方法评估医疗干预措施的效果。
基于逻辑回归的用户购买意愿分析
基于逻辑回归的用户购买意愿分析随着人们购物方式的多样化，网上购物已经成为了消费者一种常用的购物方式。
但是，如何通过互联网来更好地了解消费者的购买意愿，让商家们更好地推销商品，提高销售额已经成为了一项非常重要的问题。
这就要求我们在大量的用户数据中找出一些规律，分析出用户的购买意愿，为商家提供更好的服务，满足消费者的需求。
逻辑回归技术正是一种用来进行这种分析的常用技术。
它通过分析一个人购买或不购买一件商品的可能性，得出用户的购买意愿，并对商品进行更好的推销和宣传。
一、逻辑回归的基本原理逻辑回归的基本原理是通过建立一个数学模型，利用已知的数据来预测结果。
我们以购物网站为例，要预测一个用户会不会购买一件商品，我们可以通过分析这位用户的行为数据，来分析该用户购买的可能性。
这些行为数据包括用户的浏览记录、点击行为、跳出率、停留时间等。
我们需要把这些数据转化为数字格式，并选择一些相关性比较高的数据作为自变量，建立一个模型来分析用户的购买意愿。
逻辑回归是以自变量和因变量之间的关系为基础的，因变量是二元变量，只能取两个值。
自变量是影响因变量的所有可能因素。
通过对自变量和因变量之间的关系进行分析，我们可以得出一个模型来预测因变量的值。
二、逻辑回归的应用逻辑回归可应用于像预测用户购买某一商品的确定性、评估信用风险、确定某一医疗结果对疾病的影响等领域。
在我们的例子中，我们可以通过逻辑回归技术来分析一些用户的浏览记录、点击数据、停留时间、产品评价等信息，并分析出一个用户是否会购买一件商品的可能性。
在这个过程中，我们需要先进行数据清洗，去除无用数据，判断数据的真实性与可行性，为下一步建立模型做好准备。
在建立模型时，我们也需要选择合适的自变量，并把自变量同因变量用某种逻辑函数联系起来，建立一个数学模型。
这个数学模型的作用就是对新的用户数据进行预测，并给出购买的可能性。
三、如何应用逻辑回归进行用户购买意愿分析在实践中，我们应该重点关注用户的浏览记录和点击行为。
《基于Logistic回归识别企业偷税的H市税务稽查选案模型研究》范文
《基于Logistic回归识别企业偷税的H市税务稽查选案模型研究》篇一一、引言随着经济的发展和税收制度的不断完善，企业偷税问题日益凸显，对国家财政收入和社会公平正义构成了严重威胁。
因此，税务稽查选案的准确性和效率成为了税务部门关注的重点。
H市税务部门为提高稽查选案的准确性，采用Logistic回归模型进行研究，以期能够更有效地识别企业是否存在偷税行为。
二、研究背景及意义H市作为经济发达地区，企业数量众多，税务稽查工作量大。
传统的稽查选案方法主要依靠人工经验和随机抽样，存在选案准确率低、效率不高的问题。
因此，研究一种能够自动识别企业偷税行为的选案模型，对于提高H市税务稽查工作的准确性和效率具有重要意义。
三、Logistic回归模型概述Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，通过建立因变量与自变量之间的非线性关系，可以对企业的偷税行为进行预测。
该模型具有较好的解释性和预测性，适用于税务稽查选案。
四、模型构建1. 数据收集与预处理：从H市税务局的数据库中收集相关企业的财务、税务、经营等数据，对数据进行清洗、整理和标准化处理，以消除异常值和噪声的影响。
2. 变量选择：根据税务稽查的经验和理论，选择可能影响企业偷税行为的因素，如企业规模、利润率、资产负债率、员工人数等。
3. 建立Logistic回归模型：以企业是否偷税作为因变量，以选定的自变量为解释变量，建立Logistic回归模型。
4. 模型训练与优化：采用合适的算法对模型进行训练，对模型的参数进行优化，以提高模型的预测准确率。
五、模型应用与结果分析1. 模型应用：将训练好的Logistic回归模型应用于H市税务局的稽查选案工作中，对选案结果进行预测。
2. 结果分析：对比模型预测结果与实际稽查结果，分析模型的准确性和误判率。
同时，对影响企业偷税行为的因素进行深入分析，找出关键因素。
六、讨论与建议1. 模型优化：根据实际稽查结果，对Logistic回归模型进行优化，进一步提高模型的预测准确率。
基于gm(1,1)和多元线性回归模型的中长期负荷预测研究
基于gm(1,1)和多元线性回归模型的中长期负荷预测研究基于gm(1,1)和多元线性回归模型的中长期负荷预测研究基于GM(1,1)和多元线性回归模型的中长期负荷预测研究张书梅（华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定071003）摘要：中长期负荷预测是电网规划的重要依据和前提，出现了大量的算法模型，但每种模型都有自己的适用条件，采用组合预测能有效地组织各种模型做到扬长避短。
电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响，预测方法的选择直接影响预测精度；本文首先选择时间序列法、多元线性回归、灰色预测三种单一预测模型对已知数据进行拟合，通过分析拟合误差偏离度和预测方法中存在的互补信息，确定组合权重，提出了基于灰色模型和多元线性回归模型的组合预测方法。
通过实例验证了此预测方法的适用性和有效性。
关键词：负荷预测；灰色模型；多元线性回归；组合权重Study on gray and multiple linear regression model of mid-long term load ZHANG Shu-mei (School of Electrical and Electronic Engineering , North China Electric Power University , Baoding 071003 , China) Abstract: Mid-long term load forecasting is animportant basis and prerequisite of grid planning and there are a large number of algorithm models, but each model has its own conditions of application, using combinations of various forecasting models can be effectively organized to avoid weaknesses. Long-term load forecasting of power system is affected by a large number of uncertain factors, the choice of forecasting can directly impact on prediction accuracy; In this paper, firstly three single-prediction models: the time sequence method, multiple linear regression, gray prediction are choosen to fit known datas, the weights of combination are determined by analyzing the fitting error deviation and prediction methods that contain complementary information, and the combination of prediction methods based on gray model and multiple linear regression model is proposed. The applicability and effectiveness of the method is verified in a real power system example. Keywords: load forecasting; gray model; multiple linear regression; combination weights 0 引言：负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然环境和社会影响的条件下，研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法, 在满足一定精度要求的前提下，确定某特定时刻的负荷值。
一个基于logistic回归模型的混合型微博用户推荐方法研究的开题报告
一个基于logistic回归模型的混合型微博用户推荐方法研究的开题报告题目：一个基于logistic回归模型的混合型微博用户推荐方法研究背景：微博成为了现代社交网络中最具有影响力的平台之一，也吸引了大量的用户。
然而，由于微博用户的兴趣爱好和需求差异很大，为用户提供个性化的微博内容推荐变得非常重要。
同时，混合型用户（即兴趣广泛、喜欢尝试新事物的用户）更加难以满足，因为他们的兴趣爱好不固定、喜欢的话题也经常变化。
目的：本研究旨在通过一个基于logistic回归模型的混合型微博用户推荐方法，为混合型用户提供更准确、全面的微博推荐服务。
研究问题：1.如何确定混合型用户的兴趣特点？2.如何根据混合型用户的兴趣特点，选择合适的微博内容推荐方法？3.如何评估混合型微博用户推荐方法的准确度和有效性？方法：1.对用户兴趣特点进行分析，通过对用户历史微博和关注列表的数据分析，确定用户在不同兴趣领域的关注度和兴趣强度。
2.根据用户的兴趣特点，选择合适的推荐算法。
本研究提出基于logistic回归模型进行混合型微博用户推荐的方法。
3.通过实验的方式，比较本研究提出的方法和其他传统的推荐算法的效果。
同时，通过对用户满意度、点击率等指标进行评估，验证本方法的有效性。
预期结果：本研究将提供一个基于logistic回归模型的混合型微博用户推荐方法。
通过对用户兴趣特点的分析和选择合适的推荐算法，可以提高对混合型用户的微博内容推荐效果，为用户提供更准确、全面的微博推荐服务。
同时，通过实验验证方法的有效性，为微博内容推荐研究提供参考和借鉴。
基于GMDH和Logistic回归的目标客户选择模型研究_肖进
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改进GM-Markov模型的游客量预测方法及其应用
改进GM-Markov模型的游客量预测方法及其应用张文宇;栾婧【摘要】游客量的准确预测对旅游产业的开发具有重要的指导意义.提出一种基于Logistic增长曲线和GM-Markov相结合的组合模型的游客量预测方法,该模型能够同时考虑旅游学理论基础和纯数理统计方法,并进行实证仿真.仿真结果表明该组合预测的方法比单一预测方法精度更高,在旅游产业实践中更具可行性和有效性.%Accurate prediction of tourist amount is significant for the development of the tourism industry. A combined model based on the Logistic growth and GM-Markov model for predicting tourist amount is proposed. Tourism theory and pure mathematical statistical method are combined in this model. Empirical researches are simulated(using the combined model), the results of the research indicate that the combined model is more accurate than separated one, and it's more feasible and effective in the practice of tourism.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)013【总页数】6页(P110-114,151)【关键词】游客量;罗杰斯增长曲线;灰色马尔可夫模型;组合预测【作者】张文宇;栾婧【作者单位】西安邮电大学经济管理学院,西安 710061;西安邮电大学经济管理学院,西安 710061【正文语种】中文【中图分类】F590ZHANG Wenyu，LUAN Jing.Computer Engineering and Applications，2016，52（13）：110-114.近年来，伴随着社会经济文化不断进步，旅游产业也在持续稳定的发展。
Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变效能的比较
Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变效能的比较桑祎莹;黄仕鑫;易静;曾庆【期刊名称】《广西医学》【年(卷),期】2022(44)5【摘要】目的比较Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变(DPN)的效能。
方法纳入2199例DPN患者作为病例组,2610例健康体检者作为对照组。
收集19个实验室指标,包括超敏C反应蛋白、糖化血红蛋白、LDL、HDL、三酰甘油、总胆固醇、总胆红素、总蛋白、白蛋白、ALT、AST、碱性磷酸酶、γ-谷氨酰转肽酶、尿素、尿酸、血红蛋白、钙、钾、钠。
使用SPSS 22.0软件构建诊断DPN的多因素Logistic回归模型,使用R 3.6.0软件构建诊断DPN的随机森林模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价两种模型的诊断性能。
结果Logistic回归模型和随机森林模型诊断DPN的正确率分别为81.4%、96.7%,灵敏度分别为72.5%、98.3%,特异度分别为89.2%、95.2%,ROC曲线下面积分别为0.882、0.963。
结论随机森林模型对DPN的诊断效能优于Logistic回归模型,同时随机森林模型分析结果给出了各个变量指标的重要性评分,可为DPN的早期诊断提供重要的依据。
【总页数】5页(P511-515)【作者】桑祎莹;黄仕鑫;易静;曾庆【作者单位】重庆市卫生健康统计信息中心统计与政策研究部;重庆市渝北区人民医院;重庆医科大学公共与卫生管理学院【正文语种】中文【中图分类】R587.25【相关文献】1.基于随机森林算法和Logistic回归模型的糖尿病风险因素研究2.基于GA-BP神经网络模型鉴别2型糖尿病性周围神经病变的分类模型研究3.随机森林模型和Logistic回归模型在高尿酸血症预测中的应用效果比较4.不同病程糖尿病周围神经病变不同模型大鼠的神经病变相关指标的比较研究5.随机森林模型和logistic回归模型在维持性血液透析患者动静脉内瘘失功预测中的应用效果比较因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
银行客户信用评估动态分类器集成选择模型
银行客户信用评估动态分类器集成选择模型肖进;刘敦虎;顾新;汪寿阳【期刊名称】《管理科学学报》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】The data in the bank customer ’ s credit scoring often include lots of missing values , which affect the modeling performance to a large extent .To overcome the deficiencies of existing models , this paper proposes a dynamic classifier ensemble selection model for missing values ( DCESM) .The model can make full use of the information included in the dataset and does not need to pre-process the missing values before training the model , which decreases the dependence on the hypothesis for data missing mechanism and distribution model . Two credit scoring datasets on bank credit card business from UCI database were selected for our empirical a -nalysis .The results show that the DCESM model outperformed four imputation-based multi-classifiers ensemble models and one ensemble model for missing values .%现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值，这在很大程度上影响了信用评估模型的性能。
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标 客 户 选 择性 能 比 较 好 的 非 线 性
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，
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，
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－
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目
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卷 年
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，
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历 史 购 买 等 来 建立
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多层 神 经 元 网 络
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