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中位数或模式代替缺失值


     

  逻辑回归是拟合回归弧线的本事,当y是分类变量时,y = f(x)。类型的运用这种形式被预测Ÿ给定一组预测的X。预测因子能够是联贯的,分类的或两者的混杂。

  R能够很容易地拟合逻辑回归模子。要挪用的函数是glm(),拟合流程与线性回归中运用的流程没有太大分歧。正在这篇作品中,回归分析中的r平方我将拟合一个二元逻辑回归模子并诠释每一步。

  咱们将磋商泰坦尼克号数据集。这个数据集有差异版本能够正在线免费得回,但我创议运用Kaggle供应的数据集,由于它简直能够运用(为了下载它,你必要注册Kaggle)。

  数据集(锻练)是合于少少旅客的数据荟萃(无误地说是889),而且竞赛的目的是预测生计(倘使旅客幸存,则为1,不然为0)基于某些诸如供职等第,性别,年纪等特性。正如您所看到的,咱们将运用分类变量和联贯变量。

  正在收拾确凿数据集时,咱们必要酌量到少少数据或者失落或损坏的实情,以是咱们必要为咱们的剖判企图数据集。动作第一步,咱们运用该函数加载csv数据read.csv()。

  确保参数na.strings等于c()使每个缺失值编码为a NA。这将帮帮咱们接下来的环节。

  现正在咱们必要查抄缺失的值,并查看每个变量的独一值,运用sapply()函数将函数动作参数通报给数据框的每一列。

  对缺失值实行可视化收拾或者会有所帮帮:Amelia包拥有额表的画图功用missmap(),能够绘造数据集并卓绝显示缺失值:

  可变机舱有太多的缺失值,咱们不会运用它。咱们也会放弃PassengerId,由于它只是一个索引和单子。

  现正在咱们必要诠释其他缺失的值。通过正在拟合函数内创立参数来拟合广义线性模子时,R能够很容易地收拾它们。不过,我私人更偏向于正在或者的景况下调动NAs“手动”。有差异的本事能够做到这一点,一品种型的本事是用现有的均匀值,中位数或形式替代缺失值。我将运用均匀值。

  就分类变量而言,运用read.table()或read.csv()默认会将分类变量编码为因子。一个要素是R怎么收拾分类变量。

  为了更好地分析R怎么收拾分类变量,咱们能够运用该contrasts()函数。这个函数将告诉咱们变量怎么被R虚拟化,以及怎么正在模子中诠释它们。

  正在实行拟合流程之前,让我提示您洁净和花式化数据的紧急性。这个预收拾环节关于得回模子的杰出拟合和更好的预测本事寻常是至合紧急的。

  咱们将数据分成两片面:锻练和测试集。锻练集将用于适合咱们将正在测试集前实行测试的模子。

  开始,咱们能够看到SibSp,Fare和Embarked没有统计意旨。至于统计上显着的变量,性别拥有最低的p值,这阐明旅客的性别与存活的或者性有很强的联系。该预测因子的负系数阐明一切其他变量类似,男性旅客不太或者存活下来。请记住,正在Logit模子中,反映变量是对数或者性:ln(odds)= ln(p /(1-p))= a * x1 + b * x2 + ... + z * xn。因为男性是虚拟变量,以是男性将对数赔率消重2.75,而单元年纪弥补则将对数赔率消重0.037。

  零过错和残存过错之间的分别显示了咱们的模子怎么周旋零模子(仅蕴涵截距的模子)。这个差异越大越好。通过剖判表格,咱们能够看到每次增加一个变量时展现过错的景况。同样,弥补Pclass,Sex and Age能够显着淘汰残剩过错。纵然SibSp拥有较低的p值,但其他变量如同能够淘汰模子。这里的大p值表现没有变量的模子或多或少地诠释了类似的蜕化量。最终你思看到的是一个显着的低重和过错AIC。

  纵然不存正在与线确凿等价,但McFadden R 2指数可用于评估模子拟合。

  正在上面的环节,咱们扼要评议模子的拟合,现正在咱们盼望看到,当预测模子是怎么做Ÿ正在新的一组数据。通过创立参数type=response,R将以P(y = 1 X)的体式输出概率。咱们的计划界限将是0.5。倘使P(y = 1 X) 0.5,则y = 1,不然y = 0。请留心,关于某些使用秩序,差异的阈值或者是更好的采取。

  测试集上的0.84精度是相当不错的结果。不过,请记住,这个结果有点依赖于我之前做的数据的手动盘据,以是倘使您盼望获得更精准的分数,最好运转某种交叉验证,如k折叠交叉验证验证。

  动作结果一步,咱们将绘造ROC弧线并谋划二元分类器类型机能丈量的AUC(弧线下面积)。

  ROC是通过正在百般阈值创立下将真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)作图而爆发的弧线,而AUC是ROC弧线下的面积。动作一个别验规定,拥有杰出预测本事的模子应当拥有切近于1(1是理思的)的AUC比0.5。

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