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Logistic回归来预测患疝气病的马的存活问题。
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本次实战内容,将使用Logistic回归来预测患疝气病的马的存活问题。原始数据集下载地址:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Horse+Colic 这里的数据包含了368个样本和28个特征。这种病不一定源自马的肠胃问题,其他问题也可能引发马疝病。该数据集中包含了医院检测马疝病的一些指标,有的指标比较主观,有的指标难以测量,例如马的疼痛级别。另外需要说明的是,除了部分指标主观和难以测量外,该数据还存在一个问题,数据集中有30%的值是缺失的。 预处理数据做两件事: 如果测试集中一条数据的特征值已经确实,那么我们选择实数0来替换所有缺失值,因为本文使用Logistic回归。因此这样做不会影响回归系数的值。sigmoid(0)=0.5,即它对结果的预测不具有任何倾向性。 如果测试集中一条数据的类别标签已经缺失,那么我们将该类别数据丢弃,因为类别标签与特征不同,很难确定采用某个合适的值来替换。 原始的数据集经过处理,保存为两个文件:horseColicTest.txt和horseColicTraining.txt。已经处理好的“干净”可用的数据集下载地址:
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horseColicTraining.txt 59KB
horseColicTest.txt 4KB
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