文件名称:
Logistic-Regression-源码
开发工具:
文件大小: 216kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-27
详细说明:逻辑回归
一,数据准备
-包括模型所需的所有软件包。
-从驱动器访问数据集。
-检查数据集。
-切片数据以准备模型。
二。 建立逻辑回归模型
-将准备好的数据应用到模型中。
-检查逻辑回归模型得分。
三, 功能重要性
-基于系数排列特征。
IV。 评估
-使用AUC得分和ROC曲线评估模型。
五,结论
-Logistic回归模型的得分为68%,可以预测CVD风险。 AUC分数是0.64,因此我们可以预期我们的预测中会有很多错误。 ROC曲线反映了模型将有错误预测的区域。 从系数中,种族,mstat,臀部,neck20,av_weight_kg,tea15,happy25和hlthlm25具有负系数。 当这些变量上升时,CVD风险将下降。 因此,具有大量这些变量的患者往往不会有CVD风险。 另一方面,当其他自变量上升时,CVD风险也会上升。 此外,这些系数反映了这些特征在多大
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