逻辑回归模型在数据挖掘中的应用

数据分析与数据挖掘课程 R语言数据挖掘实战教程 第5章 逻辑回归 logistic回归模型 共35页 本资源主要介绍了逻辑回归（Logistic Regression）模型在数据挖掘中的应用，包括引言、Logistic回归算法、Logistic回归关键问题、Logistic回归R语言实战等内容。下面是本资源的详细知识点总结： 1.1 Logistic回归的必要性 在数据挖掘中，当目标变量是一个分类变量而不是一个连续变量时，线性回归便不再适用了。例如，在经济学中，是否购买某件商品；在医学中，是否患病；在心理学中，反对、强烈反对、中立等。线性回归不适合分类问题，而 Logistic 回归模型可以解决这种问题。 1.2 Logistic回归的应用 Logistic回归模型广泛应用于各个行业，例如： * 银行业：用于信用卡评分，通过 Logistic 回归模型构建违约概率测算模型，评估客户信用卡违约风险。 * 电信业：预测哪些客户会流失，以便提前做好挽留工作。 * 医学：经常用于流行病学研究，可以很快估计出某一因素在不同水平下的优势比或近似相对危险度。 * 其它行业：常用于风险评估，例如信用卡申请者是否被拒绝，给予多少信用额度等。 1.3 Logistic回归算法 Logistic回归算法是一种常用的分类算法，可以将输入变量转换为概率输出。Logistic回归模型的优点是可以处理非线性关系，且可以输出概率值，方便后续的决策。 1.4 Logistic回归在 R 语言中的实现 R 语言是数据挖掘和数据分析的常用工具之一。使用 R 语言可以轻松实现 Logistic 回归模型，例如使用 glm 函数可以实现 Logistic 回归模型的训练和测试。 1.5 Logistic回归模型的应用场景 Logistic回归模型可以应用于各种场景，例如： * 客户流失预测 * 信用卡评分 * 医学研究 * 风险评估 * 市场营销等 本资源提供了 Logistic 回归模型在数据挖掘中的应用，包括引言、算法、关键问题和 R 语言实战等内容，为读者提供了一个系统的了解 Logistic 回归模型的机会。