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逻辑回归
的确，逻辑回归是社会和自然科学中最重要的分析工具之一。在自然语言处理中，逻辑回归是分类的基础监督机学习算法，并且与神经网络也有密切的关系。正如我们将在第7章中看到的那样，可以将神经网络视为彼此堆叠的一系列逻辑回归分类器。因此，此处介绍的分类和机器学习技术将在整本书中发挥重要作用。逻辑回归可用于将观察结果分类为两个类别之一（例如“积极情感”和“负面情绪”），或将观察结果分类为许多类别之一。由于两级情况的数学更简单，因此我们将在接下来的几个部分中描述第一个逻辑回归的特殊情况，然后Brie-fl y总结了5.3节中多项逻辑逻辑回归的使用。我们将在接下来的几节中介绍逻辑回归的数学。，但让我们从一些高级问题开始。
基于降级轨迹和多个线性恢复的坐标重新配置的锂离子电池的剩余使用寿命预后
锂电池已被广泛用作新能量，以应对环境和能量的压力。锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）的预后已经变得更加关键。方便的电池寿命预测允许早期发现性能定义，以帮助迅速维护电池系统。本文提出了一个基于降解轨迹和多个线性回归的坐标重新构造的锂离子电池的RUL预后模型。首先，使用新的采样规则来重新配置新电池的退化数据的坐标和截短的类似电池。然后，使用重新配置数据建立了相似和新的锂离子电池之间的关系。此外，通过考虑时间变化因素的影响，建立了基于降级轨迹和多线性回归的坐标重新配置和多线性回归的新的RUL预后模型，该模型可以通过小样本数据来提高预测准确性，并有效地减少产品开发时间和成本。
基于多元调整的逻辑回归的二氯苯酚与代谢综合征的关联：一项美国基于全国人口的研究20
调整尿肌氨酸后，2,5-DCP和总二氯苯酚的1个单位增加与MetS患病率高5％有关（表2）。调整了生活方式和饮食因素（模型4）后，总二氯苯酚和MetS患病率之间的关联并不显着，而较高的2,5-DCP浓度仍然具有更高的MetS患病率。在类别分析中，我们还观察到2,5-DCP暴露与MetS患病率之间的显着和正相关。在增加四分位数的多元调整ORS（95％CI）为1.09（0.93-1.28），1.22（1.00-1.49）和1.34（1.04-1.73），在整个模型中为2,5-DCP（趋势4，P = 0.018）。此外，包括P-DCB生物标记物（包括P-DCB生物标志物）作为连续变量的受限立方样本模型，以评估P-DCB暴露和MetS患病率之间的剂量响应关系显示出相似的趋势（图1）。调查
Eco-Anaxiety-Eco-Guilt-eco-Grief-Pro-envrimental- ...
1。C.（2022）。生态危机的心理后果：评估生态焦虑，生态内和生态悲伤的三个新问卷。气候风险管理，37，100441。Nambiar，V。和Singh，S。（2023）。了解青少年生态内gui和生态悲伤的普遍性：建立“亲环境行为”的一种致敬方法。IOP会议系列：地球与环境科学，1279，01019。https：//doi.org/10.10.1088/1755-1315/1279/1279/1/01/012019 3。Markle，G。L.（2013）。亲环境行为：测量如何测量是否有意义？促进环境行为量表（PEB）的发展和验证。人类生态学，41，905–914。https://doi.org/10.1007/s10745-013-9614-8 4。 Hayes，A。F.（2022）。 调解，适度和条件过程分析简介：基于回归的方法（第三版）。 吉尔福德出版社。 https://www.guilford.com/books/introduction-to-mediation-moderation-moderation-and-coundational-process-analysis/andrew-hayes/9781462549030https://doi.org/10.1007/s10745-013-9614-8 4。Hayes，A。F.（2022）。 调解，适度和条件过程分析简介：基于回归的方法（第三版）。 吉尔福德出版社。 https://www.guilford.com/books/introduction-to-mediation-moderation-moderation-and-coundational-process-analysis/andrew-hayes/9781462549030Hayes，A。F.（2022）。调解，适度和条件过程分析简介：基于回归的方法（第三版）。吉尔福德出版社。https://www.guilford.com/books/introduction-to-mediation-moderation-moderation-and-coundational-process-analysis/andrew-hayes/9781462549030
比较机器学习和基于逻辑回归的常规预测模型，用于种族多样化的人群中的妊娠糖尿病； Monash GDM机器学习模型
背景：希望有效的生活方式干预措施可预防GDM并减少相关的不良后果，因此希望早期鉴定出患有妊娠糖尿病（GDM）高风险的孕妇。可以使用风险前字典模型来确定怀孕期间开发GDM的个性化概率。这些模型从传统统计数据扩展到机器学习方法；但是，准确性仍然是最佳的。目标：我们旨在比较多个机器学习算法以开发GDM风险预测模型，然后确定预测GDM的最佳模型。方法：从2016年1月至2021年6月的大型卫生服务网络的日常产前护理的数据进行了监督的机器学习预测分析。预测指标集1来自现有的国际验证的Monash GDM模型：GDM历史，体重指数，种族，年龄，糖尿病的家族史以及过去的不良产科历史。具有不同预测因子的新模型，考虑了统计原理，其中包括更健壮的连续变量和衍生变量。随机选择的80％数据集用于模型开发，验证为20％。绩效指标，包括校准和歧视指标。进行决策曲线分析。结果：在内部验证后，机器学习和逻辑回归模型在曲线下的区域（AUC）的区域在不同算法中的范围从71％到93％，最好是Catboost分类器（CBC）。Based on the default cut-off point of 0.32, the performance of CBC on predictor set 4 was: Accuracy (85%), Precision (90%), Recall (78%), F1-score (84%), Sensitivity (81%), Specificity (90%), positive predictive value (92%), negative predictive value (78%), and Brier Score (0.39).结论：在这项研究中，机器学习方法在传统统计方法上实现了最佳的预测性能，从75％增加到93％。catboost分类器方法通过包括连续变量的模型达到了最佳状态。