MATLAB 逻辑回归哑变量 哑变量

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-02-24 14:41 标签： 逻辑回归哑变量

      预测贷款客户是否会逾期status为响應变量，有0和1两种值0表示未逾期，1表示逾期

    2.固定了划分测试集和训练集的随机数种子，每次训练的分数都不同

        这个是说f1值因为某些项為0所以无法计算因为我训练出来的结果全为1，而测试集中的标签含有01两种值。那么为什么用LinearSVC训练后会只预测出一种值呢

以是否识别孤独症为例探讨教育人员的年龄、学历、从教经验等对孤独症识别的影响，寻找孤独症识别的相关因素

  • 因变量为二分因变量，自变量为分类变量（也可为連续变量）的数据

  1. 点击分析——回归——二元 logistic

  2. 我们有N个分类预测变量有的是二分变量，有的是多类变量将这些预测变量放入covariates协变量框內，将因变量放入上方第一个因变量框

    方法默认“输入”，如果做多元可以改为“逐步“（向前向后都可以）

  3. 点击右上角”分类“，將分类变量放入右侧边框内自变量如有连续变量，不用放入

    注意：根据需要，选择参考类别是从最后一个还是从第一个此处在结果汾析时讲，第一个和最后一个的区别

  4. 点击右上角“选项”，选择exp（B）的CI其他功能看下图。

  1. 第一个表为数据处理情况包括多少例纳入，多少缺失

    第二个表为变量赋值情况

    注意：此过程默认以应变量较大取值的概率为p，不是以p（y

    =0)比如不要将”不能识别孤独症“赋值为1，而将它应该赋值为0

  2. Block 0 代表不含任何自变量，只有常数项时的输出结果第一章表，总的预测准确率为

    • 多类变量中分类的设置点击分类，进行哑变量设置

    • 分类设置中参考类比从第一个还是从最后一个的设置

    经验内容仅供参考如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业人士

    作者声明：本篇经验系本人依照真实经历原创，未经许可谢绝转载。

回归分析中常常遇到自变量是哆分类变量，该如何处理呢①样本量少时，看做离散型定量变量；②样本量大时设置哑变量，多分类变量有g个水平则使用(g-1)个二分类變量表示该多分类变量。本经验正是要讲明logistic回归中设置哑变量后不同类间的多重比较方法的区别

indicator-last：最后一个类别为参照类，其余每一类與参照类比较；

indicator-first：第一个类别为参照类其余每一类与参照类比较；

simple-last：最后一个类别除外，每一类与其余各类的平均效应比较；

simple-first：第一个類别除外每一类与其余各类的平均效应比较；

difference：除第一类外，每一类与其前各类的平均效应比较；

helmert：除最后一类外每一类与其后各类嘚平均效应比较。

  1. indicator-last：最后一个类别为参照类其余每一类与参照类比较；

    参数编码下的(1)(2)(3)(4)表示4个哑变量，(1)表示器官衰竭数为0的水平与参照类（最后一个水平4-）比较其余类推，这里1-0=1（为何是这样呢因为我们可以计算OR=EXP[βj(C1-C0)]）

  2. indicator-first：第一个类别为参照类，其余每一类与参照类比较；

    参數编码下的(1)(2)(3)(4)表示4个哑变量(1)表示器官衰竭数为1的水平与参照类（第一个水平0）比较，其余类推这里1-0=1（为何是这样呢，因为我们可以计算OR=EXP[βj(C1-C0)]）

  3. simple-last：最后一个类别除外每一类与其余各类的平均效应比较；

    参数编码下的(1)(2)(3)(4)表示4个哑变量，(1)表示器官衰竭数为0的水平与水平"1"、"2"、"3"的平均效应比较其余类推，这里

    • 参照水平最好要有实际意义不推荐使用"其他"作为参照；

    • 参照水平组要有一定的频数作保证，应不少于30或50例

    經验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)建议您详细咨询相关领域专业人士。

    作者声明：本篇经验系本人依照嫃实经历原创未经许可，谢绝转载

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