orange软件：预测模型：逻辑回归
逻辑回归：Logistic Regression
- 逻辑回归算法介绍
- 首先用逻辑回归方法建立一个分类模型：
- 新建data—>file
- 新建model—>Logistic regression
- 新建evaluation—>test and score 和confusion matrix
- 查看精确度
- 查看混淆矩阵
- 查看错误数据
- 训练好分类模型后，用 Predictions工具进行预测：
- 导入测试数据
- 查看预测结果
逻辑回归算法介绍
logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
首先用逻辑回归方法建立一个分类模型：
新建data—>file
新建model—>Logistic regression
新建evaluation—>test and score 和confusion matrix
查看精确度
查看混淆矩阵
混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。
查看错误数据
训练好分类模型后，用 Predictions工具进行预测：
测试数据是提前下载好的，打开看一下：
导入测试数据
查看预测结果
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