胡逻辑回归logistic冯凯旋

1、逻辑回归冯凯旋2013/05/19内容纲要房屋销售线性回归逻辑回归违约评估房屋销售问题居住面积(平方英尺)购买价格(1000$)321128103295303422654420335321300325210416marketvalues.sav该数据文件涉及 19992000 年间 Algonquin，Ill. 地区新的房屋开发中的住房销售。这些销售仅仅来自公众记录。房屋销售问题如果给定一个新的居住面积，它可能的购买价格是多少？线性回归(Linear Regression)居住面积(平方英尺)卖出前市场上存在时间（天）购买价格(1000$)321128103295303422654420915

2、413961862335321300325210416线性回归(Linear Regression)假设模型优化目标算法梯度下降法标准方程法线性回归(Linear Regression)梯度下降法标准方程法回归分析(Regression Analysis)一种统计分析方法：确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系一类机器学习方法：有监督学习，建立模型进行预测对已知公式(模型)的未知参数进行估计线性回归的不足给定若干影响因素，预测某房屋的购买价格？给定若干影响因素，预测某房屋能否被卖出？二分类与Logistic回归Logistic回归本质上是线性回归在特征(自变量)到结果(因变量)的映射中加入

3、了一层函数映射逻辑回归模型逻辑回归模型的参数估计逻辑回归的用途寻找危险因素 流行病学中，探索某疾病的危险因素预测（概率） 根据已经建立的Logistic模型，判定事件发生的概率有多大判别 使用情形类似于预测，属于分类问题逻辑回归在不同领域的应用流行病学、医学领域通过Logistic回归分析了解到底哪些因素是某种疾病的危险因素根据个体特征和生活方式等判定是否患有某种疾病政治领域美国总统选举选票投给谁（Democratic？Republican？）影响因素：年龄、收入、性别、种族、居住州、以往投票经济领域评估某个借贷人是否会违约影响因素：职业、收入、家庭成员、信用工程领域故障预测程序、系统、产品等

4、是否发生故障市场领域预测用户是否会购买一款商品、点击一个广告等逻辑回归使用条件因变量必须是分类变量，或者是必须限于01之间的数据自变量与因变量之间的关系呈现基本的S型曲线关系最佳各个观察对象间相互独立样本量不能太小（最大似然估计）逻辑回归分类的一般步骤根据一组数据确定变量间定量关系(建立数学模型并估计其中的未知参数)对模型的可信程度进行检验多自变量模型中，对自变量进行显著性检验利用所求得的模型对事件进行预测，完成分类违约评估实例问题：对银行拖欠贷款的影响因素进行分析可选影响因素：客户的年龄、教育水平、工龄、居住年限等目标：从中选择出对是否拖欠贷款的预测因素，并进行预测数据来源：采用SPSS自带的bankloan.sav中的部分数据违约评估实例划分协变量和因变量违约评估实例分类变量预处理违约评估实例参数选取违约评估实例结果分析违约评估实例结果分析违约评估实例结果分析违约评估实例结果