matlab用极大似然估计求解logistic回归的参数
时间: 2023-05-04 12:00:24 浏览: 165
logistic回归模型的参数估计需要输入的最主要参数是观测变量和因变量的数据集。其中,观测变量指的是所有可能影响因变量的因素,而因变量则是针对这些因素的回归结果。此外,还需要指定一些调节系数,以便在建立模型过程中进行最优化处理。
相关问题
logistic回归参数估计方法
Logistic回归是一种常见的分类算法,它的目的是预测二元变量的输出。在Logistic回归中,我们使用逻辑函数将输入特征映射到输出变量的概率。
Logistic回归的参数估计方法可以使用最大似然估计法。最大似然估计法是一种常用的参数估计方法,它的基本思想是在给定数据的前提下,找出能够最大化样本数据的概率的参数值。
在Logistic回归中,我们的目标是最小化损失函数。我们可以使用梯度下降法或牛顿迭代法来最小化损失函数。在梯度下降法中,我们通过反复迭代来逐步改变参数值,直到损失函数达到最小值。在牛顿迭代法中,我们使用二阶导数信息来更快地收敛到最小值。
具体而言,我们可以使用以下步骤来实现Logistic回归的参数估计:
1. 初始化参数向量。
2. 计算损失函数。
3. 计算损失函数的梯度。
4. 更新参数向量。
5. 重复步骤2-4,直到损失函数收敛。
在这个过程中,我们需要选择一个合适的学习率,以避免梯度下降算法的振荡或不收敛。同时,我们还需要注意训练数据的选择和预处理,以保证模型的泛化能力和准确性。
stata极大似然估计示例
以下是一个stata极大似然估计的示例:
```stata
// 导入数据
sysuse auto
// 定义对数似然函数
program define logit
version 14
syntax varlist [if] [in], ///
[fweights(string)] [iweights(string)] ///
[offset(string)] [ll(real scalar)]
tempname b
quietly replace `ll' = 0
qui {
logistic `varlist' `if' `in' `fweights' `iweights' `offset', nocons
matrix `b' = e(b)
replace `ll' = ln(e(exp(1))) if e(sample)
}
return scalar ll = `ll'
end
// 进行极大似然估计
logit foreign weight length
// 查看结果
estimates table
```