300000行と14列のすべての特徴値を持つ2つの行列1つのXがあります。ここで、列は特徴IDを表します。それぞれについて、0または1のいずれかの次元300000x1のラベルYを定義する別の変数があります。
この行列からロジスティック回帰を計算するにはどうすればよいですか？
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これは驚くほど簡単です。
m <- glm(Y ~ X, family = 'binomial')
summary(m)
将来的には、最初に明白と思われるものを入力してみてください。間違いを恐れないのであれば、はるかに早く学ぶことができます。
于 2012-07-20T21:44:36.297 に答える
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glmnetもあなたの問題に問題はありません
glm1=cv.glmnet(x,y,family="binomial",alpha=0)
prglm=predict(glm1,newx,type="response")
于 2014-02-08T13:56:19.470 に答える