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逻辑回归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。例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌,值为“是”或“否”,自变量就可以包括很多了,如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的,也可以是分类的。然后通过logistic回归分析,可以得到自变量的权重,从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。

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在统计学中,逻辑模型是一种广泛使用的统计模型,在其基本形式中,使用逻辑函数来模拟二进制 因变量 ; 存在更复杂的扩展。在回归分析中,逻辑回归是估计逻辑模型的参数; 它是二项式回归的一种形式。

在数学上,二元逻辑模型具有一个具有两个可能值的因变量,例如通过/失败,赢/输,活/死或健康/生病; 这些由指示符变量表示,其中两个值标记为“0”和“1”。在逻辑模型中,对数比值(在对数的的可能性),用于标记为“1”的值是一个线性组合的一个或多个自变量(“预测”); 自变量可以是二进制变量(两个类,由指示符变量编码)或连续变量(任何实际值)。

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