有序多分类逻辑斯蒂回归模型

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逻辑斯蒂（logistic）回归深入理解、阐述与实现

逻辑斯蒂（logistic）回归深⼊理解、阐述与实现第⼀节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最⼩化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。

我们看到这⾥的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。

Y=WX (假设W>0),Y的⼤⼩是随着X各个维度的叠加和的⼤⼩线性增加的，如图（x为了⽅便取1维）：然后再来看看我们这⾥的logistic 回归模型，模型公式是：，这⾥假设W>0,Y与X各维度叠加和（这⾥都是线性叠加W）的图形关系，如图（x为了⽅便取1维）：我们看到Y的值⼤⼩不是随X叠加和的⼤⼩线性的变化了，⽽是⼀种平滑的变化，这种变化在x的叠加和为0附近的时候变化的很快，⽽在很⼤很⼤或很⼩很⼩的时候，X叠加和再⼤或再⼩，Y值的变化⼏乎就已经很⼩了。

当X各维度叠加和取⽆穷⼤的时候，Y趋近于1，当X各维度叠加和取⽆穷⼩的时候，Y趋近于0.这种变量与因变量的变化形式就叫做logistic变化。

（注意不是说X各个维度和为⽆穷⼤的时候，Y值就趋近1，这是在基于W>0的基础上，（如果W<0,n那么Y趋近于0）⽽W是根据样本训练出来，可能是⼤于0，也可能是⼩0，还可能W1>0，W2<0…所以这个w值是样本⾃动训练出来的，也因此不是说你只要x1，x2，x3…各个维度都很⼤，那么Y值就趋近于1，这是错误的。

凭直觉想⼀下也不对，因为你连样本都还没训练，你的模型就有⼀个特点：X很⼤的时候Y就很⼤。

这种强假设肯定是不对的。

因为可能样本的特点是X很⼤的时候Y就很⼩。

）所以我们看到，在logistic回归中，X各维度叠加和（或X各维度）与Y不是线性关系，⽽是logistic关系。

⽽在线性回归中，X各维度叠加和就是Y，也就是Y与X就是线性的了。

逻辑斯蒂模型各参数的意义

逻辑斯蒂模型各参数的意义
一、逻辑斯蒂模型的概念
逻辑斯蒂回归模型是一种用于建立二元分类的统计学模型，它将预测结果视作一个随机变量（可能的值是0或1），而结果由一个条件概率分布来确定。

当对一个新样本做预测时，将计算出一个概率，如果概率超过某个已设定的阈值，则判定此样本属于1类，反之属于0类。

二、参数的概念
在逻辑斯蒂回归模型中，参数指模型中变量的权重，参数的估计即为拟合样本所需要调整的参数，以最大化模型的拟合精度。

三、参数的含义
1、w：w是权值向量，可以确定一个样本分类的阈值，模型预测的概率大于或小于这个阈值就可以得出类别的判断结果。

2、b：b是偏置，是模型决定正负样本的阈值，b的取值不用影响模型的预测结果，但是影响到分类的阈值。

3、θ：θ是参数的集合，即w和b。

4、α：α是学习率，是一种超参数，改变其值可以调整参数更新的速度，从而影响模型收敛的速度和性能。

四、参数的调整
参数的调整包括参数估计和超参数调整。

（1）参数估计
参数估计是指根据训练样本，计算出逻辑斯蒂模型的参数，从而
拟合训练样本。

在估计参数的过程中，可以使用最大似然估计、最小二乘估计等方法。

（2）超参数调整
超参数调整是指调整逻辑斯蒂回归模型中的其他参数，比如学习率、迭代次数、正则化强度等，从而使模型的拟合精度更高。

逻辑斯蒂回归（LogisticRegression）

逻辑斯蒂回归（LogisticRegression）展开全文本文是结合书来作出自己的理解和总结的，主要的参考书目是《统计学习方法》，后期的修改中，我会加入相关的其他书籍进来。

欢迎批评和指正~~本文的思路是根据《统计学习方法》第一章所提到的：统计学习方法 = 模型+策略+算法的思路来讲的，所以，如果对于这个思路有疑问，自行看第一章。

本文主要介绍的是逻辑斯蒂模型的模型、策略和算法，至于最大熵模型，这里不予介绍。

首先会介绍逻辑斯蒂模型的基本模型，然后会介绍极大似然估计的基本原理和逻辑回归的策略并求出逻辑回归的目标函数，最后介绍梯度上升算法和逻辑回归目标函数的最优化。

1、逻辑斯蒂模型1.1、逻辑斯蒂分布为什么先讲逻辑斯蒂分布呢？因为我们的逻辑斯蒂模型就是根据逻辑斯蒂分布得到的，所以说逻辑斯蒂方法是属于判别方法，即知道了P(Y|X)的形式（当然，我们是不知道P(X,Y)的，要不然机器学习也就没有意义了。

），通过参数估计方法直接估计出参数，从而得到P(Y|X)。

下面给出《统计学习方法》上逻辑斯蒂分布的定义：1.2、二项逻辑斯蒂回归模型知道分布的定义之后，就是给出我们的逻辑斯蒂模型了：这里需要注意的有两点：（1）最终的结果是通过比较P(Y=1|X)和P(Y=0|X)的大小来确定类别的；（2）b在这里其实可以看做是w0x0，其中x0 = 1；（3）其实本质上这个就是一个二项分布，所以遵循二项分布的分布律。

1.3、事件的对数几率（log odds）废话不说，还是看看统计学习方法上面的定义：1.4、第一个结论根据之前，我们就得到了两个定义：（1）逻辑回归模型；（2）事件的对数几率。

那么从这两个定义，我们可以得到什么推论呢？也就是说，如果我的模型是逻辑回归模型，那么事件{Y=1|X}发生的对数几率就是输入X的线性函数（模型）。

所以只要知道了这个推论，我们是可以反推出逻辑斯蒂模型的形式的：1.5、比较逻辑斯蒂模型和感知机首先，很显然，这里的逻辑斯蒂模型可以看成是f(wx)，也就是wx的函数：sigmoid函数，感知机则是sign函数。

有序logit回归

有序logit回归前言Logistic模型属于非线性回归分析，它的研究主要是针对于因变量二分类或多分类变量结果与某些影响因素之间的一种多重回归方法，本学堂已有推文已经介绍了Logistic回归的作用，在这里就不再赘述。

我们常见的因变量为二分类变量，即因变量只有两种取值，如某病发生记为1，不发生记为，这或许是平常最常见也是使用最多的形式。

但是Logistic回归还包括条件Logistic回归，有序Logistic 回归，无序多分类Logistic回归。

这次我将给大家分享的是有序Logistic回归。

有序Logistic回归应用条件1. 与二分类Logistic不同的是，有序Logistic回归适用于因变量为等级或者程度差别的资料，如因变量满意度分为不满意记为1，满意记为2，非常满意记为3。

2. 自变量可以使任意类型的变量，如定量变量、二分类变量、无序多分类变量或者是有序分类变量等等。

有序Logistic回归注意事项1. 对于自变量的取值要求、样本含量的计算、变量的选择等方面与二分类一致，在这里就不赘述。

2. 有序Logistic回归独有的一个对于模型的检验是平行性假设检验，我将在后面讲解模型的时候阐述。

如果平行性假设不成立，就换用其他不需要进行平行性假设的模型，或者使用无序多分类Logistic 回归。

3. 按照OR的意义，常指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值，OR=1，表示该因素没有作用，OROR>1，表示该因素为危险因素，其是流行病学研究的一个常用指标。

我们常常对因变量Y的赋值要根据专业知识，将最有利的等级赋予最高等级，最不利的赋予最低等级，如因变量满意度分为不满意记为1，满意记为2，非常满意记为3。

有序Logistic回归几种模型实现有序Logistic回归的模型有很多种，我列出我所见过的四种模型，欢迎大家补充。

1.累积Logit模型：因变量Y包含g个类别，自变量X包含m个，为各自变量的回归系数。

逻辑斯蒂回归基本原理

逻辑斯蒂回归基本原理最近在研究逻辑斯蒂回归，发现了一些有趣的原理，今天来和大家聊聊。

你知道吗？生活中有很多情况就像是逻辑斯蒂回归的实例呢。

就像我们预测一个人会不会买某件商品。

假设我们考虑两个因素，一个是这个人的收入，另一个是这个商品是不是很流行。

一般来说，收入高的人可能更有能力买东西，流行的东西也更容易被购买。

但这个关系又不是绝对的，不是说收入高就肯定会买，流行就所有人都会买。

逻辑斯蒂回归的基本原理其实就是想找到一种数学上的关系，来描述这种可能性。

从专业角度来说，逻辑斯蒂回归是一种广义的线性回归模型，它的响应变量（我们要预测的结果，例如会不会买东西，1代表会，0代表不会）是一种分类变量。

我们把输入的各种特征（像前面说的收入和商品流行程度等）通过特定的函数计算，这个函数就像是一个魔法变换器。

打个比方吧，这个过程就好比是把各种乱七八糟的食材（输入特征）放进一个神奇的搅拌机（逻辑斯蒂函数），最后得出一个蛋糕（预测的结果：买或者不买）。

这个搅拌机的运作原理是特殊的，它要保证最后产出的结果在0到1之间，这个数值就表示会买这个商品的概率。

有意思的是，这个模型是怎么达到对结果良好预测的呢？这就要说到模型中的系数了。

就像刚刚那个例子里，收入和商品流行程度对购买结果的影响程度是不一样的，这个影响程度就是通过系数来体现的。

不一样的系数就像是烹饪里不同食材放的量不一样，某个食材（特征）多放点（系数大），可能对最后的蛋糕（结果）影响就大一些。

老实说，我一开始也不明白为什么不直接用线性回归就好了。

后来才知道，线性回归得到的结果可能是任意实数，但我们这里预测的是某个事件发生的概率，概率只能在0到1之间，所以这就是逻辑斯蒂回归存在的意义之一。

实际应用案例超级多，就比如说银行会根据客户的收入、信用记录这些资料（特征），采用逻辑斯蒂回归来预测这个客户会不会违约（一种分类结果）。

这样银行就可以提前做好应对措施，降低风险。

在应用逻辑斯蒂回归的时候也有一些注意事项。

logistic回归模型

逻辑斯蒂(Logistic)回归
Logistic回归模型
• 列联表中的数据是以概率的形式把属性变量联系起来的，而概率p的取值在0与1之间，因此，要把
概率 p (x)与 x 之间直接建立起函数关系是不合
适的。即 (x) x
Logistic回归模型
• 因此，人们通常把p的某个函数f(p)假设为变量的函数形式，取 f ( p) ln (x) ln p
1 (x) 1 p
• 称之为logit函数，也叫逻辑斯蒂变换。 • 因此，逻辑斯蒂变换是取列联表中优势的对数。
当概率在0-1取值时，Logit可以取任意实数，避免了线性概率模型的结构缺陷。
Logistic回归模型
假设响应变量Y是二分变量，令 p P(Y 1) ,影响Y
的因素有k个 x1, xk，则称：
多项logit模型
• 前面讨论的logit模型为二分数据的情况，有时候响应变量有可能取三个或更多值，即多类别的属性变量。
• 根据响应变量类型的不同，分两种情况：
–响应变量为定性名义变量； –响应变量为定性有序变量；
• 当名义响应变量有多个类别时，多项logit模型应采取把每个类别与一个基线类别配成对，通常取最后一类为参照，称为基线-类别logit.
• 为二分数据的逻辑斯ln 1蒂pp回归g(模x1,型,，xk简) 称逻辑斯蒂回归模型。其中的k个因素称为逻辑斯蒂回归模型的协变量。
• 最重要的逻辑斯蒂回归模型是logistic线性回归模型，多元logit模型的形式为：
ln
p 1 p
0
1x1
k xk
Logistic回归模型
• 其中，0, 1, , k 是待估参数。根据上式可以得到
多项logit模型

有序多分类逻辑斯蒂回归模型

Logit 变换的分别为p1、p1+p2、p1+p2 +p3，对k 个自变量拟
合三个模型如下:
log it[ p( y 1)]
常数项不同，回归系
log it(
p1 )

ln

1
p1 p1

ln
p2

p1 p3

p4

数完全相同的
1 1x1 2 x2 k xk
• 累积概率的模型并不利用最后一个概率，因为它必然等于1
14.1 有序回归的基本思想
log
it(
pj
)

ln

1
p
jpBiblioteka j
j

1x1

2 x2

n xn
pj = p(y≤j | x)，它表示 y 取前 j 个值的累积概率。
累积概率函数：
pj p( y
j
x)

ln
p1 p2 p3 1 ( p1 p2 p3 )

ln
p1

p2 p4

p3

3 1x1 2 x2 k xk
张文彤版本的常数项前均为负号
• 根据上述公式，可以分别求出：
• 由上述建立的模型可以看出，这种模型实际上是依次
14.1 有序回归的基本思想
• 有序回归模型的类型：
当定性因变量y取k个顺序类别时，记为1，2，…，k，这里的数字1，2，…，k仅表示顺序的大小。
因变量y取值于每个类别的概率仍与一组自变量x1,x2,…,xk 有关，对于样本数据 (xi1,xi2,…,xip ;yi)，i=1,2,…,n ，顺序类别回归模型有两种主要类型， •位置结构（Location component）模型，位置模型，定位模型 •规模结构（Scale component）模型，尺度模型，定量模型

第6章逻辑斯蒂回归模型

probit[π ( x)] = α + β x
–其中probit变换是将概率变换为标准正态分布的 z −值，形式为：
Logistic回归模型
–双对数变换的形式为：
f ( p ) = ln(− ln(1 − p ))
• 以上变换中以logit变换应最为广泛。 • 假设响应变量Y是二分变量，令 p = P(Y = 1) ,影响Y 的因素有k个 x1 ,L xk ，则称：
β • 其中， 0 , β1 ,L , β k 是待估参数。根据上式可以得到优势的值： p β + β x +L+ β x
1− p
=e
0
1 1
k k
• 可以看出，参数 βi是控制其它 x 时 xi 每增加一个单位对优势产生的乘积效应。 • 概率p的值： e β + β x +L+ β x
p=
0 1 1 k k
含有名义数据的logit
• 前例中的协变量为定量数据，logistic回归模型的协变量可以是定性名义数据。这就需要对名义数据进行赋值。 • 通常某个名义数据有k个状态，则定义个变量 M 1 ,L , M k −1 代表前面的k-1状态，最后令k-1变量均为0或-1来代表第k个状态。 • 如婚姻状况有四种状态：未婚、有配偶、丧偶和离婚，则可以定义三个指示变量M1、M2、M3，用(1,0,0)、 (0,1,0) 、(0,0,1) 、(0,0,0)或(-1,-1,-1) 来对以上四种状态赋值。
G 2 = −2 ∑ 观测值[ln(观测值/拟合值)]
• 卡方的df应等于观测的组数与模型参数的差，较小的统计量的值和较大的P-值说明模型拟合不错。 • 当至多只有几个解释变量且这些解释变量为属性变量，并且所有的单元频数不少于5时，以上统计量近似服从卡方分布。

logit模型的原理与应用

谢谢大家！
2.线性概率模型（Tobit）
然而这样做是有问题的。假设预测某个事件发生的概率等于 1，但是实际中
该事件可能根本不会发生。反之，预测某个事件发生的概率等于 0，但是实
际中该事件却可能发生了。虽然估计过程是无偏的，但是由估计过程得出的
预测结果却是有偏的。
由于线性概率模型的上述缺点，希望能找到一种变换方法，（1）使解释
OR e0.6373 1.89 ，解释为：当母亲的文化程度提高一个等级时，儿童智力提高一个或一个以上等级的可能性将增加 0.89 倍。
常数项又称为分割系数，因为它们将 logit 分布进行了分割，以对应于不同类的概率：
P(y i x)
1
1
1
exp
i
h
i
xi
1
exp
i
1
h
i
xi
1Leabharlann 1 e1.22540.6373
0.3062
y
4 的概率为： P( y
4
x)
1
1
1 e3.56300.6373
0.0509
实际上， x 1时， y 1, 2,3, 4 的观察频率为： 57 454 0.1256 ， 236 454 0.5198 ，
135 454 0.2974， 26 454 0.0573 。理论概率与实际频率很接近。
3.Logit 模型----多分类
有些协变量为定量数据，logistic回归模型的协变量可以是定性名义数据。这就需要对名义数据进行赋值。
通常某个名义数据有k个状态，则定义变量 M1, ,Mk1 代表前面的k-1状态，最后令k-1变量均为0或-1来代表第k个状态。
如婚姻状况有四种状态：未婚、有配偶、丧偶和离婚，则可以定义三个指示变量M1、M2、M3，用 (1,0,0)、 (0,1,0) 、(0,0,1) 、(0,0,0)或(-1,1,-1)来对以上四种状态赋值。

有序多分类Logistic回归，我见过的最详细SPSS教程！

有序多分类Logistic回归，我见过的最详细SPSS教程！一、问题与数据研究者想调查人们对“本国税收过高”的赞同程度：Strongly Disagree——非常不同意，用“0”表示；Disagree——不同意，用“1”表示；Agree--同意，用“2”表示；Strongly Agree--非常同意，用“3”表示。

另外，研究者也调查了一些其它情况，包括：是否是“雇主”（biz_owner：Yes——是，用“0”表示；No——否，用“1”表示）、年龄（age）和党派（politics：Lib——党派1，用“1”表示；Con——党派2，用“2”表示；Lab——党派3，用“3”表示）。

部分数据如下图：二、对问题的分析使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设。

•假设1：因变量唯一，且为有序多分类变量，如城市综合竞争力等级可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。

•假设2：存在一个或多个自变量，可为连续、有序多分类或无序分类变量。

•假设3：自变量之间无多重共线性。

•假设4：模型满足“比例优势”假设。

意思是无论因变量的分割点在什么位置，模型中各个自变量对因变量的影响不变，也就是自变量对因变量的回归系数与分割点无关。

有序多分类的Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归，例如本例中因变量“本国的税收过高”的赞同程度有4个等级，分析时拆分为三个二元Logistic回归，分别为(0 vs 1+2+3) 、(0+1 vs 2+3)、(0+1+2 vs 3)，均是较低级与较高级对比。

在有序多分类Logistic回归中，假设几个二元Logistic回归中，自变量的系数相等，仅常数项不等，结果也只输出一组自变量的系数。

因此，有序多分类的Logistic回归模型，必须对自变量系数相等的假设（即“比例优势”假设）进行检验（又称平行线检验）。

如果不满足该假设，则考虑使用无序多分类Logistic回归。

有序多分类逻辑回归

有序多分类逻辑回归
有序多分类逻辑回归是一种分类算法，用于对具有有序目标变量（例如级别）的数据进行预测。

它与多分类逻辑回归的区别在于，有序多分类逻辑回归考虑了目标变量的顺序关系，以使得预测的结果更准确。

在有序多分类逻辑回归中，我们建立若干个二分类逻辑回归模型，每个模型对应一个级别，并判断一个样本是否属于该级别。

最后，我们通过综合所有二分类模型的结果，得到该样本的最终预测结果。

有序多分类逻辑回归的一个常见实现方法是“基于比率的”，即对每个级别建立一个二分类逻辑回归模型，并以该级别作为正类，剩余所有级别作为负类。

另一种常见的实现方法是“基于差的”，即对每两个相邻的级别建立一个二分类逻辑回归模型，并以前一个级别作为正类，后一个级别作为负类。

总的来说，有序多分类逻辑回归是一种有效的分类算法，可以用于解决具有有序目标变量的数据分类问题。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的实现方法，并进行模型调优和评估，以获得最佳的分类效果。

B2-有序多分类Logistic回归模型

Parameter Estimates 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound -.175 1.163 .621 2.076 .871 2.724 . . -2.356 -.282 . .
Threshold Location
[y = 0] [y = 1] [treat=0] [treat=1] [sex=0] [sex=1]
Output
Test of parallel lines: 不管反应变量的分割点在什么位置，模型中各自变量的系数都保持不变
Location （默认）
Scale（默认）
单击OK
说明各种取值水平组合中有多少其观察频数为0。如果有连续性变量，这个比例会较大。
W arnings There are 1 (8.3%) cells (i.e., dependent variable levels by combinations of predictor variable values) with zero frequencies.
无效有效与痊愈，可建立两个方程。两个方程的常数项不同，但回归系数相同。
二分类logistic回归模型
P ln 0 1 X 1 2 X 2 ... m X m 1 P
Ordinal logistic回归模型（SPSS）无效0，有效1，痊愈2
P(Y j ) ln 1 P(Y j ) 0 j 1 X 1 2 X 2 ... m X m
Factor 与 Covariate
自变量是分类变量，选入Factor栏，取值大
的类别为参照组。自变量是计量资料，选入Covariate栏。

spssau 有序logistic回归

Logistic回归之有序logistic回归分析目录1有序logistic回归分析基本说明 (2)2 如何使用SPSSAU进行有序logistic回归操作 (3)3 有序logistic相关问题？ (4)第1点：出现奇异矩阵或质量异常 (5)第2点：无法通过平行性检验? (5)第3点：OR值的意义 (5)第4点：wald值或z值 (5)第5点：McFadden R方、Cox & Snell R方和Nagelkerke R方相关问题？ (5)Logistic回归分析（logit回归）一般可分为3类，分别是二元logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。

logistic回归分析类型如下所示。

Logistic回归选择Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据，也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。

●如果Y有两个选项，如愿意和不愿意、是和否，那么应该使用有序logistic回归分析(SPSSAU进阶方法->二元logit);●如果Y有多个选项，并且各个选项之间可以对比大小，例如，1代表“不愿意”，2代表“无所谓”，3代表“愿意”，这3个选项具有对比意义，数值越高，代表样本的愿意程度越高，那么应该使用多元有序Logistic回归分析(SPSSAU进阶方法->有序logit)；●如果Y有多个选项，并且各个选项之间不具有对比意义，例如，1代表“淘宝”，2代表“天猫”，3代表“京东”，4代表“亚马逊中国”，数值仅代表不同类别，数值大小不具有对比意义，那么应该使用多元无序Logistic回归分析(SPSSAU进阶方法->多分类logit)。

1、有序logistic回归分析基本说明进行有序logistic回归时，通常需要有以下步骤，分别是连接函数选择，平行性检验，模型似然比检验，参数估计分析，模型预测准确效果共5个步骤。

机器学习算法系列(3)：逻辑斯谛回归

回归预测。

LR 模型多⽤用于解决⼆二分类问题，如⼴广告是否被点击（是/否）、商品是否被购买（是/否）等互联⽹网领域中常⻅见的应⽤用场景。

但是实际场景中，我们⼜又不不把它处理理成“绝对的”分类问题，⽽而是⽤用其预测值作为事件发⽣生的概率。

这⾥里里从事件、变量量以及结果的⻆角度给予解释。

我们所能拿到的训练数据统称为观测样本。

问题：样本是如何⽣生成的？⼀一个样本可以理理解为发⽣生的⼀一次事件，样本⽣生成的过程即事件发⽣生的过程。

对于0/1分类问题来讲，产⽣生的结果有两种可能，符合伯努利利试验的概率假设。

因此，我们可以说样本的⽣生成过程即为伯努利利试验过程，产⽣生的结果（0/1）服从伯努利利分布。

这⾥里里我们假设结果为1的概率为h θ(x )，结果为0的概率为1−h θ(x )。

那么对于第i 个样本，概率公式表示如下：P (y (i )=1|x (i );θ)=h θ(x (i ))P (y (i )=0|x (i );θ)=1−h θ(x (i ))将上⾯面两个公式合并在⼀一起，可得到第i 个样本正确预测的概率：P (y (i )|x (i );θ)=(h θ(x (i ))y (i ))·（1−h θ(x (i )))1−y (i )上式是对⼀一个样本进⾏行行建模的数据表达。

对于所有的样本，假设每条样本⽣生成过程独⽴立，在整个样本空间中（N 个样本）的概率分布（即似然函数）为：P (Y |X ;θ)=N∏i =1h θx (i )y (i )1−h θx (i )1−y (i )通过极⼤大似然估计（Maximum Likelihood Evaluation ，简称MLE ）⽅方法求概率参数。

具体地，第三节给出了了通过随机梯度下降法（SGD ）求参数。

2.2.3 概率解释(()(()))三、模型参数估计3.1 Sigmoid 函数上图所示即为sigmoid函数，它的输⼊入范围为−∞→+∞，⽽而值域刚好为(0,1)，正好满⾜足概率分布为(0,1)的要求。

多分类有序logit模型的模型结果解释

多分类有序logit模型的模型结果解释多分类有序logit模型的模型结果解释在统计学和机器学习领域，分类问题一直是一个非常重要的研究方向。

而在实际应用中，我们常常面临的是对多个有序类别进行分类的问题。

为了解决这个问题，多分类有序logit模型应运而生。

本文将对多分类有序logit模型的模型结果解释进行全面评估，并探讨该模型在实际应用中的价值。

1. 多分类有序logit模型概述多分类有序logit模型是一种广义线性模型，主要用于处理多分类问题中的有序类别。

与普通的多分类模型不同，有序logit模型关注的是类别之间的顺序关系。

该模型基于逻辑回归算法，通过对类别之间的概率进行建模，能够提供对类别之间顺序关系的解释。

2. 模型结果解释的深度和广度要求在对多分类有序logit模型的模型结果进行解释时，我们应当考虑深度和广度两个方面的要求。

深度要求即从简到繁、由浅入深地解释模型结果，以便读者能够更深入地理解。

广度要求即对模型结果进行全面评估，包括解释模型的预测能力、参数估计的准确性以及模型的稳定性等。

3. 解释模型结果的基本步骤对于多分类有序logit模型的模型结果解释，可以按照以下步骤进行： - 我们需要观察模型的参数估计结果。

通过对参数的符号和大小进行判断，可以得到各个变量对目标变量的影响程度和方向。

- 我们可以通过预测概率来解释模型的预测能力。

如果模型的预测概率较高，说明模型具有较好的分类效果。

- 我们还可以通过计算模型的预测准确度和混淆矩阵等指标来评估模型的性能。

- 我们可以将模型结果与领域知识相结合，得到更深入的分析和解释。

4. 多分类有序logit模型在实际应用中的价值多分类有序logit模型作为一种有序分类模型，具有广泛的应用价值。

它可以应用于市场调研、医学诊断、舆情分析等多个领域。

在市场调研领域，可以利用多分类有序logit模型来分析顾客对产品的满意度，从而指导企业改进产品设计。

5. 个人观点和理解对于多分类有序logit模型的模型结果解释，我认为深度和广度的要求非常重要。

【机器学习速成宝典】模型篇03逻辑斯谛回归【Logistic回归】（Python版）

【机器学习速成宝典】模型篇03逻辑斯谛回归【Logistic回归】（Python版）⽬录⼀元线性回归、多元线性回归、Logistic回归、⼴义线性回归、⾮线性回归的关系什么是极⼤似然估计逻辑斯谛回归(Logistic回归) 多类分类Logistic回归 Python代码(sklearn库) 通过上图（插图摘⾃周志华《机器学习》及互联⽹）可以看出：线性模型虽简单，却拥有着丰富的变化。

例如对于样例，当我们希望线性模型的预测值逼近真实标记y时，就得到了线性回归模型：。

当令模型逼近y的衍⽣物，⽐如时，就得到了对数线性回归（Log-linear regression）模型，这样的模型称为“⼴义线性回归（Generalized linear regression）模型”。

什么是极⼤似然估计(Maximum Likelihood Estimate，MLE) 引例有两个射击运动员，⼀个专业⽔平，⼀个业余⽔平，但是不知道哪个是专业的哪个是业余的。

那么如何判断呢？让两个运动员都打⼏枪，A运动员平均⽔平9.8环，B运动员平均⽔平2.2环，那我们就判断了：A远动员是专业的，B运动员是业余的。

因为射击成绩已经产⽣了9.8环，当未知参数=专业⽔平时，射击成绩=9.8环的概率最⼤。

这就是极⼤似然法。

极⼤似然法：事情已经发⽣了，当未知参数等于多少时，能让这个事情发⽣的概率最⼤，执果索因。

百度百科定义极⼤似然估计，只是⼀种概率论在统计学的应⽤，它是参数估计的⽅法之⼀。

说的是已知某个随机样本满⾜某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若⼲次试验，观察其结果，利⽤结果推出参数的⼤概值。

极⼤似然估计是建⽴在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最⼤，我们当然不会再去选择其他⼩概率的样本，所以⼲脆就把这个参数作为估计的真实值。

上⼀节讨论了如何使⽤线性模型进⾏回归学习，但若要做的是分类任务该怎么办？答案就蕴含在Logistic模型中。

利用SPSS进行logistic回归分析(二元、多项)

线性回归是很重要的一种回归方法，但是线性回归只适用于因变量为连续型变量的情况,那如果因变量为分类变量呢？比方说我们想预测某个病人会不会痊愈,顾客会不会购买产品，等等，这时候我们就要用到logistic回归分析了.Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。

还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。

二值logistic回归：选择分析—-回归——二元logistic,打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。

有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量,或者就是自变量。

把你的自变量选到协变量的框框里边。

细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮,标着a＊b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。

我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应,比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。

那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。

我们在右边的那个框框里选择变量a,按住ctrl，在选择变量b,那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮,这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量.然后在下边有一个方法的下拉菜单.默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。

除去进入法以外，还有三种向前法,三种向后法。

一般默认进入就可以了,如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。

再下边的选择变量则是用来选择你的个案的.一般也不用管它。