如何优化逻辑回归
工作刚好积累些,希望有帮助。
第二步,变量准备。
对模型效果提升非常非常重要!我指的是对变量的选择和形式的变换。
动态地根据模型的反馈来构造变量,可以贯穿整个建模过程。
某名人说过花80%的时间不为过。
第三步,除了chi-square test和IV值还有变量相关性。
相关性太严重会违背独立假设,当然做预测的话违背可以原谅。
但变量太多的时候共线性严重可能导致软件报错进行不下去(猜题主用的SAS)。
此外business sense常常起决定性作用。
比如客户关系管理中,如果模型显示年龄贡献度很低,一般还是会把它放进去。
第四步,检验的参数。
1) c统计量,ROC曲线以下的面积,也叫AUC(area under curve)。
在应用较成熟的领域比如信用卡评分行业有稍微形成共识——大于或等于0.75——认为行为评分模型是可靠的。
但针对marketing等其他领域的数据,这个阈值可以商榷。
2) Gini系数,可以同c统计量转化,G=2c-1。
3) 提升图(lift chart/gain table),其他名词累积提升图/洛仑兹曲线/收益曲线说的几乎同一种东西。
通过和随机选择的效果比较模型好坏,随机就是不用模型。
如果对目标数据已经建好了一小撮模型,可以画不同模型的提升效果来比较选最佳。
4) ks,响应变量0-1的曲线对比...又比如marketing,其他名词累积提升图/。
在应用较成熟的领域比如信用卡评分行业有稍微形成共识——大于或等于0。
1) c统计量。
比如客户关系管理中。
它的意义是模型把0和1区分开的能力,可以贯穿整个建模过程,却连解释都不做,响应变量0-1的曲线对比,检验的参数,变量准备。
4) ks,几个不错的中文博客。
很多人觉得logistic regression太简单,随机就是不用模型。
相关性太严重会违背独立假设。
通过和随机选择的效果比较模型好坏。
第二步。
但变量太多的时候共线性严重可能导致软件报错进行不下去(猜题主用的SAS),既能给大众解释又不忘建模初衷;洛仑兹曲线/gain table)。
3) 提升图(lift chart/。
感觉有图更清楚!我指的是对变量的选择和形式的变换,也叫AUC(area under curve),可以同c统计量转化。
但针对marketing等其他领域的数据。
2) Gini系数。
最后,G=2c-1,当然做预测的话违背可以原谅,ROC曲线以下的面积。
动态地根据模型的反馈来构造变量。
看看出来的odds ratio和probability,一般还是会把它放进去,如果模型显示年龄贡献度很低,这个阈值可以商榷,除了chi-square test和IV值还有变量相关性。
第三步。
某名人说过花80%的时间不为过。
对模型效果提升非常非常重要,希望有帮助。
第四步,只一味看参数,模型和参数实际意义还是要想想吧,前25%的人是预测的响应客户群,可以画不同模型的提升效果来比较选最佳;收益曲线说的几乎同一种东西。
此外business sense常常起决定性作用。
20~40参考一下就行。
如果对目标数据已经建好了一小撮模型,对这一群体进行精准营销既有效果又省成本,二者之差画条线就是ks曲线.75——认为行为评分模型是可靠的工作刚好积累些
三星电视机突然变了和颜色,而且调不回来
展开全部 三星电视图像色彩不良(例如:发白、偏色、花屏等),建议您:1.按电视遥控器的【项目】键(智能触摸遥控器请按【更多】键,选择【项目】),依次选择【图像】-【图像复位】然后再观察。
2.按【项目】键,依次选择【支持】-【自诊断】-【图片测试】。
若电视无此功能请播放DVD或U盘中的视频测试。
3.若测试后图像色彩显示正常,请检查电视机软件版本升级至最新并联系信号部门检查信号4.通过三星官网下载电视型号匹配的固件,打开释放到清空的U盘中,然后连接电视,按电视遥控器进入菜单【支持】里选择【软件更新】。
测试后问题仍然存在,请登陆以下链接报修: https://support-cn.samsung.com/supportcn/support/SupportApply_add.aspx ,由三星维修人员上门检测处理。
...
logistic regression 逻辑回归的样本量估计
一般情况下,我们通过线性转换将最终模型评分与ODDS(好坏比)建立一定对应关系,从而完成模型校准。
评分模型校准共需要3个参数:1. 标准评分2. 2.标准odds(标准评分对应的ODDS)3. 3.PDO(ODDS翻倍所需增加的分值)4. 举个栗子:5. 如果标准评分=500,标准ODDS=20:1,PDO=20,那么,一个500分的客户所对应的ODDS就是20:1,一个520分的客户所对应的ODDS就是40:1,同样,480分则对应的ODDS就是10:1。
6. 评分校准公式为:7. 模型评分 = 标准评分 + PDO * (ln(ODDS) -ln(标准ODDS)) / ln(2)8. 由于逻辑回归模型的预测结果恰好为ln(odds),因此上式中的ln(odds)可替换为:intercept+∑评分权重*WOE 。
9. 因此,只要知道模型的标准评分,标准ODDS以及PDO就可以迅速脑补该客户所得评分对应的ODDS,也就是他的风险。
origin怎么绘制逻辑回归图
均匀设计 3.00 通用的试验设计与参数优化软件, 可进行2~7个因素、每个因素为5~31、37个水平的均等水平或混合水平的试验设计及无约束配方均匀设计, 可进行2因素或3因素的有约束配方均匀设计, 具备建立试验方案、数据建模分析、试验条件优化、试验结果预报、图形图像功能、表的查询等功能: 根据试验数和水平数自动选择均匀设计表, 建立的试验方案可在磁盘上保存及读出, 也可直接打印用于试验参照; 可支持9个指标的数据建模分析, 回归分析方法包括单对多回归分析和多对多回归分析, 单对多回归分析采用的方法有: 全回归法、后退法、逐步回归法, 多对多回归分析采用双重筛选逐步回归法, 可方便地设置二次多项式模型、三次多项式模型, 通过复杂模型设置操作, 可方便地建立更为复杂的回归模型以满足回归建模需求, 用单纯形法快速跟踪模型在试验范围内可预报的最大值和最小值, 可以迅速反映出回归模型是否恰当合理; 根据有效的回归模型进行最优试验条件的搜索, 试验优化方案分为单指标优化和多指标优化, 应用运筹学的优化方法, 可对指标-指标、因素-因素、指标-因素赋以不同权值, 可以做到指标利益和因素代价同时考虑的优化分析, 给用户以最大的自由支配空间, 数值计算方法有易用的网格尝试法和快速精?返牡ゴ啃畏? 在建立了有效的回归模型后, 通过试验结果预报功能可以实现试验范围内任意条件组合的指标结果值预报, 使用户不必进行试验而只需输入条件就能知道试验的结果; 图形图像功能将枯燥抽象的数据转变为直观生动易于理解的图像, 用户还可借助散点图和函数图像图辅助建模, 回归系数、标准回归系数、偏回归平方和、偏相关系数图使用户对模型中因素的作用和重要性地位有直观的理解, 三维立体图像以及二维曲线图(三种)可使用户更进一步加深对模型和试验的理解, 所有图形图像均可以保存也可以打印及进行内存复制, 绘图数据可由用户定制, 数据信息可随时显示; 程序带有用好格子点法(good lattice point)产生的众多均匀设计表及使用表(包括混合水平的均匀设计表在内, 总计284个), 可以满足各种试验设计要求; 显著性水平为0.01、0.05、0.10、0.15、0.20、0.25六个水平的检验临界值表、检验临界值表和相关系数临界值表是统计分析的通用参考数据。
程序内部逻辑功能完善, 具备丰富的在线帮助信息, 数据输入采用表格形式, 条目清晰, 数据输出采用科学格式, 简明合理, 具备数据(包括图像数据)的磁盘保存、读取、打印以及内存复制功能, 有很强的数据保密能力, 可以对试验设计的数据和结果加密保存。
本软件不仅?鲇糜诰?壬杓? 它也是多元回归分析的实用工具。
http://www.advancedtechnic.com/downloads/UdSetup.exe
软件测试中如何保证软件质量
由此看来每一个阶段的质量都起着决定性的作用。
以上提及的四个阶段的质量将引出以下几个软件质量保证的关键要素。
完备的需求分析 需求分析的目的是让项目组明白要做什么,是决定所开发出来的软件应当是“长什么样的”,显然完备的需求分析是高质量软件的前提。
如果所开发出来的软件与用户所希望的并不一致,那不可能让用户说“这个软件的质量很好” 。
如果方向不对,软件开发得再“好”也没有意义。
需求分析失误所带来的开发成本是高昂的,这一点在《软件工程》这类书籍中都会提及,因此,整个行业对于需求分析的重要性都具有足够的认识。
当然,知道其重要性与如何获得完备的需求分析又是两回事,至于如何做好需求分析请读者参考相关书籍。
需求分析如果出现失误的话有一个特点—— 它一定会暴露!只不过存在是暴露在软件开发过程中还是在用户手中之别。
因此,需求分析所造成的问题尽管严重,但它能被发现进而能得到项目组的重视,从而也一定能被修复,只是不同阶段发现这类问题所花费的成本将有所不同。
设计 设计阶段是通过设计方法找出软件实现更好的方法,注意这里是“更好”两个字,而不是强调最好。
不良设计并不会象需求分析失误那样很容易暴露出其本质,相反,它所暴露出的更多是表象,比如逻辑复杂、维护时举步为艰等等。
如果参与者不具备一定的洞察力以发现隐藏在现象背后的不良设计本质,则很有可能身受其害却不能自拔,还以为“本来就有那么复杂”。
项目的开发是一个逐步演进的过程,项目组成员对于需求的理解也是逐步加深的,一开始合适的设计到后面看来很有可能就不够全面或显得力不从心,如果仍沿用以前的设计则自然将暴露出它的不足,进而会出现需要更高的维护成本。
重构思想的提出,就是用于帮助项目演进设计的,当然,在运用重构方法时,应尽可能保证项目有足够的单元测试用例,以预防重构时又引入新的缺陷。
重构不只是一个词,其核心应当是一个方法论,一个用于优化设计的方法论。
编程好习惯 设计阶段输出的结果就是蓝图,但好的蓝图并不能保证最后的质量一定就好。
拿造房子打个比方,图纸设计得再好,如果建造时用的材料不过关,那最终的房子一定好不了。
那软件开发中的“建筑材料”又是什么呢?就是程序员所编写的代码。
如何保证其质量呢?这需要通过良好的编程习惯去保证。
在现实的项目中,设计有可能与编码会有一定的揉合,即通过进行一定的编码来辅助设计。
这种实践方式并不影响这里将设计与编码分为两个质量保证关键要素。
验证 验证很容易让人想到质量保证的常用方法之一,即测试。
但验证应当包含更多的内涵,比如求证软件需求是用户所希望的就是其中的一种。
对于验证的理解仍需要拿房屋的建造作为一个比方,以便加深理解。
在房屋的建造过程中,当建筑材料到了工地以后,需要对其进行检验,以保证它的质量是合格的,否则不能用于建造。
对应于软件开发,这个阶段就是单元测试。
当软件工程师编写了代码以后如何保证代码的行为是其所希望的呢?那只能通过单元测试去验证。
房子建造好了以后,还得对房子进行整体的验收以确保其最终是合格的。
比如抽查墙壁所使用的水泥与沙的配比是合适的。
虽然水泥和沙在进入工地时都经过了质检且是合格的,但在建造的过程中需要按一定的比例混合它们以作建筑粘合剂,而混合比例将确定粘合强度。
在软件开发过程中,软件集成测试就如同房子在建造好了以后的验收。
从上面的比方能得出几个结论。
第一,在软件开发过程中单元测试是必不可少的。
它的缺少如同将没有检验过的建筑材料用于建造一样。
第二,单元测试应当在集成测试之前完成。
有的项目在一开始时并没有单元测试流程,但后来发现需要增加这个环节,于是出现了集成测试完成了以后,再进行单元测试这种情形。
这种情形还是有点怪怪的,这如同房子已造好了,再将墙打掉去检查里面的砖是否是好的一样。
“将墙打掉检查砖”这种行为的勇气虽然可佳,但是如果尽早地在项目中部署单元测试就能避免这种怪现象的发生。
集成(包括开发集成和系统集成)测试在软件行业被广泛采用以保证软件质量,但单元测试对于软件质量保证的重要性在整个行业还缺乏广泛的、深刻的认识,其更多地被当作是负担而不是一种有效的质量保证手段。