回歸分析是資料探勘中的一種重要方法，是對具有因果關係的影響因素（自變數）和**物件（因變數）所進行的數理統計分析處理，旨在確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係，主要用於**、分類和因素分析。回歸分析的基本原理是找到反映輸入變數和輸出變數間關係的回歸方程，利用回歸方程完成**、分類和因素分析的任務。
邏輯回歸（logistic regression）是回歸分析的一種，主要用來做分類，適用於二分類問題，可以推廣到多分類問題。
圖8-2 sigmoid函式曲線
import org.apache.spark.mllib.classification.
import org.apache.spark.mllib.linalg.vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.labeledpoint
import org.apache.spark.
/** * created by changyaobin.
*/object logicregresstest )
val lable=data.map(_.label)
val model = new logisticregressionwithlbfgs()
.setnumclasses(9)
.run(data)
val predictionandlabels =data.map
predictionandlabels.foreach(x=> println(x))
val acc=lable.zip(predictionandlabels).filter(x=>).count()/lable.count().todouble
println("lr**患者在醫院花費的準確率是")
println(acc)
}}
機器學習之邏輯回歸
什麼叫邏輯回歸？簡單來講便是目標值只有，而線性回歸的目標值卻是乙個區域 0，1 可以代表得病沒得病，正確錯誤，etc.那麼怎麼才能把給定的輸入值正確的分類到呢，下面就介紹乙個特別的函式 sigmoid函式，g z 1 1 exp z 啥都不說先上圖。上圖便是sigmoid函式圖了，之所以引用這個函式...
機器學習之 邏輯回歸
邏輯回歸又稱logistic回歸，邏輯斯諦回歸，是一種廣義的線性回歸分析模型。sigmoid函式也是神經網路中常用的函式，用於把x從負無窮到正無窮壓縮到y從0到1之間。畫出來就是一條s型曲線，如下圖中的藍色曲線 它以0點為中心對稱，公式如下 當x值接近負無窮時，分母很大，s x 接近0，當x接近正無...
機器學習之邏輯回歸
邏輯回歸 logistic regression 最初是為了解決二分類問題。對於線性模型要想進行如二分類任務，最簡單的辦法就是通過階躍函式 unit step function 即將線性模型的輸出值套上乙個函式進行分割，大於z的判定為0，小於z的判定為1。如下圖左所示 但這有個問題是，分段函式不連續...