我已经发布了一个新的 Python 包 Speedml, 它将该 notebook 中的使用的技术编译成一个 intuitive（直观的），powerful（功能强大的）且 productive（高效的）API. Speedml 帮助我在 Kaggle 排行榜上从最低的 80% 跳到最高的 20%, 迭代的次数很少. 还有一件事...Speedml 实现了这一点 ...

回忆一下上期的内容，我们介绍了exact logistic回归在小样本或稀疏数据中极大似然估计不可靠时的应用，并提到它存在一些缺点，本期我们介绍Firth惩罚极大似然估计，它不存在exact logistic回归的缺点，我们用上期同样的数据分别在SAS和R中实现。 Firth惩罚极大似然 ...

本文内容来自《中华流行病学杂志》2019年第40卷第8期，作者为冯国双教授，原题目为《 观察性研究中的logistic回归分析思路》。将这篇文章分享给医咖会的伙伴们，希望大家能从领域大咖的见解中有所收获，指导医学研究之路。 （感谢冯国双教授的授权） 观察 ...

导语：本教程的主题是：如何用Python中的scikit-learn库，建立、训练和测试你的第一个线性回归机器学习模型。 字幕组双语原文：如何在 Python 中建立和训练线性和 logistic 回归 ML 模型？ 线性回归与logistic回归，是目前最流行的两个机器学习模型。 在我的上一篇 ...

sns.countplot(x='Sex', hue='Survived', data=df_train_data, ax=axs[0, 1]) sns.countplot(x='Title_type', hue='Survived', data=df_train_data, ax=axs[0, 2]) sns.countplot ...