查看: 1026|回复: 2

LOGISTIC回归分析的实际运用

[复制链接]
论坛徽章:
10
Excel徽章
日期:2015-05-14 10:37:05SAS研习者初级
日期:2018-03-08 10:54:46机器学习徽章
日期:2017-10-20 16:38:09python徽章
日期:2017-06-01 17:07:17R研习者中级
日期:2017-03-09 16:35:50R研习者初级
日期:2017-02-16 16:45:08矩阵计算徽章
日期:2017-01-18 16:16:29统计徽章
日期:2016-07-14 11:12:19spss初级
日期:2016-03-24 13:55:07R研习者中级
日期:2018-07-05 16:29:20
发表于 2018-1-7 17:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
如果在实际应用中使用本周讲的LOGISTIC回归分析模型,我该根据什么来定SLE,SLS为0.1还是0.15
回复

使用道具 举报

论坛徽章:
181
知识图谱徽章
日期:2018-06-15 13:47:21算法导论徽章
日期:2018-05-10 16:26:22机器学习徽章
日期:2018-05-03 15:46:42Hadoop研习者初级
日期:2018-04-20 15:30:13机器学习徽章
日期:2018-04-20 15:30:03金融徽章
日期:2018-04-20 15:27:58R研习者中级
日期:2018-04-20 15:26:23Hadoop研习者中级
日期:2018-04-02 15:22:57nosql徽章
日期:2018-04-02 15:21:49linux徽章
日期:2018-04-02 15:18:51R研习者初级
日期:2018-05-10 16:26:37Kaggle徽章
日期:2018-05-10 16:26:52
发表于 2018-1-10 12:44 | 显示全部楼层
关于模型的超参数,可以参考一下超参数调优的方法
回复 支持 反对

使用道具 举报

论坛徽章:
0
发表于 2018-6-22 10:52 | 显示全部楼层
you can use Cross Validation to choose the best hyperparameters
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册 新浪微博登陆

本版积分规则

 

GMT+8, 2019-7-16 11:55 , Processed in 0.134577 second(s), 35 queries .