逻辑回归模型

摘要： 交通拥挤会影响常规公交线路行程时间的可靠性,给公交运营以及居民出行带来不便.针对这一问题,提出了可靠指数、可靠度来评价常规公交线路行程时间可靠性,并以上海市为例,基于GPS数据分析了线路和运行信息与行程时间可靠性间的关联,构建了逻辑回归模型进行定量分析.结果表明:站点数目、行程时间、运行时段、是否工作日以及公交通过的区域类型对可靠度有显著影响.当站点数与21差距的绝对值越小,当行程时间与3886 s相差越大,可靠性越高.

摘要： 目的探讨血锰浓度与成年人心血管疾病患病率及独立不良心血管事件发生率的关联。方法整合美国国家健康和营养调查(national health and nutrition examination survey,NHANES)2011―2018年数据,根据入排标准纳入4005名20至60岁成年人。通过构建广义线性模型及限制性三次样条曲线来分析血锰浓度和心血管疾病患病率之间的关联。通过多因素logistic回归分析探索独立不良心血管事件发生与血锰浓度的关系。结果与最低四分位数(Q1)相比,血锰浓度四分位数中(Q2,Q3,Q4)心血管疾病发生率的校正优势比(可信区间)分别为1.066(0.699~1.699),1.105(0.639~1.613)和0.591(0.376~0.930)。在完全调整模型中,血锰浓度与心血管疾病患病率呈先下降后上升关系。限制性三次样条曲线表明血锰浓度与心血管疾病患病率呈“U”型相关关系。不良心血管独立事件与血锰的关联和总体心血管疾病患病率一致。结论基于成年人,血锰浓度与心血管疾病患病率相关,随着血锰浓度上升,心血管疾病发生率呈先降后升的趋势,维持血锰浓度在9.59μg/L对心血管疾病患病率和独立不良事件有益。

摘要： 山区长输油气管道通常穿越多种复杂地貌单元,沿线地质形貌复杂,地质灾害难以避免。故此对四川山区管线进行地质灾害易发性评价意义重大。文章以四川省东南部为研究区,通过现场调查获取斜坡坡度、斜坡坡形、日降雨量、斜坡结构等9个地质灾害易发性条件因子构建空间数据库,基于逻辑回归(LR)模型建立了研究区地质灾害易发性的预测模型。结果显示,LR预测模型具有良好的预测性能,其AUC高达0.949。研究区地质灾害易发性分区为4类:极低易发区(39.39%)、低易发区(17.42%)、中易发区(12.12%)、高易发区(31.06%),预测结果与研究区实际情况相近。因此采用LR模型能够较为客观准确地评价四川省东南地区的管线地质灾害易发性。

摘要： 针对当前“计算机网络”课程教学中以教师为主导、学生为主体的传统教学在学生自身学习需求与个性化发展中出现的诸多问题,为了更全面地了解学生学习情况,该文提出了一种基于xMOOC+SPOC平台的网络课程逻辑回归模型.为提高课程资源的使用效率,依据xMOOC与SPOC教学模式的特点,搭建了基于xMOOC+SPOC的课程资源平台.运用该平台采集学习行为数据特征,设置参数定义学习态度,然后使用逻辑回归分类算法构建课程学习模型,依此分析评估学生的学习状态.实验结果表明,该逻辑回归行为特征模型不仅可以较准确地预测学生学习的情况,而且对学生知识水平的考查也具有较好的效果.

摘要： 文章以哈尔滨理工大学自动化学院考研学生为研究对象,将2020届考研学生本科期间的主干科目成绩(数学、英语、政治、专业课)进行整合,建立逻辑回归模型,分析本科期间的学习成绩对考研成绩的影响。在此基础上对被录取的学生进行问卷调查及面谈访问,了解学生的学习方式、学习计划、生活规律等,并对调查结果进行汇总分析,找出共性。文章研究结果对学生考研的选择及对研究生入学考试的复习具有指导意义。

摘要： 运用非参数检验法对2018年足球世界杯赛50场比赛667组球员(首发打满全场、非门将)的跑动表现和技术表现进行分析,引入Logistic回归模型甄别出影响比赛胜负的关键指标。结果发现:跑动表现方面,胜方球员控球时的跑动距离显著高于负方球员,对方控球时的跑动距离和15~20km/h的跑动距离显著低于负方球员;技术表现方面,胜方球员的总传球成功率、进球次数、助攻次数和解围次数显著优于负方球员:本方控球时跑动距离、进球次数和助攻次数是判别比赛胜负的关键指标。本研究结果有助于完善教练员和科研人员对足球比赛制胜因素的认识,对训练计划安排和技战术布置具有指导作用。

摘要： 传统的电力用户停电敏感度预测研究方法速度慢,预测精确度低。基于逻辑回归模型研究了一种电力用户停电敏感度预测方法,利用逻辑回归模型的通用公式收集电力用户停电敏感度数据,对收集的整体数据进行分析筛选,剔除一些无关数据并比对剩余数据,得到具体分析数据图。建立逻辑回归模型,根据建立的逻辑回归模型实现敏感度预测。实验结果表明,所提方法能够在短时间内精确地预测出用户停电敏感度,降低经济损失。

摘要： 为了判断国内二级市场未知股票是否被人为操纵,本文以2017-2022年期间的证监会行政处罚决定书中的案例为基础数据,将Logistic回归模型(即逻辑回归模型)与MACD、换手率等指标相结合,用机器学习方法训练出以Logistic回归模型为基础的股票操纵识别模型,模型总体识别准确率最高达到91.80%。中国股市成立30年以来,涉嫌操纵股价的案件层出不穷,这些案件既严重影响了证券市场的公平公正。

摘要： 为研究黄土高原沟壑地貌空间分布特征,开展了基于遥感影像和机器学习的沟壑地貌提取,研究了延河流域沟壑地貌空间分布及其环境控制因子。以Google Earth Pro平台为支撑,在人工提取大量沟壑地貌样本的基础上,基于Landsat8 OLI影像波段信息,采用主成分分析前3个变量、缨帽变换前3个变量、NDVI、高程、坡度和坡向10个因子,使用逻辑回归模型预测整个延河流域的沟壑概率分布。结果表明:(1)在10个变量因子中,因子Brightness的R_(McF)^(2)为0.158,重要性最大,因子elevation的R_(McF)^(2)为3.6×10^(-5),重要性最小;(2)最优逻辑回归模型由组合因子Brightness,PCA_(1),Greenness,Wetness,PCA_(3)和slope确定,其重要性R_(McF)^(2)为0.206;(3)最优逻辑回归模型的沟壑概率预测精度为73.72%,ROC曲线下面积即AUC值为0.80;(4)延河流域沟壑地貌约占整个延河流域面积的52.05%。研究表明,延河流域沟壑分布呈现从西北方向到东南方向逐渐集中的特点。

摘要： 为有效预测县域滑坡发生的空间概率,探索不同统计学耦合模型滑坡易发性定量评价结果的合理性和精度,以四川省普格县为研究对象。选取坡度、坡向、高程、工程地质岩组、断层和斜坡结构等6项孕灾因子作为评价指标体系,基于信息量模型(I)、确定性系数模型(CF)、证据权模型(WF)、频率比模型(FR)分别与逻辑回归模型(LR)耦合开展滑坡易发性评价。结果表明:各耦合模型评价结果和易发程度区划均是合理的,极高易发区主要分布于则木河、黑水河河谷两侧斜坡带,面积介于129.04~183.43 km^(2)(占比6.77%~9.62%),各模型评价精度依次为WF-LR模型(AUC=0.869)>I-LR模型(AUC=0.868)>CF-LR模型(AUC=0.866)>NFR-LR模型(AUC=0.858)。研究成果可为川西南山区县域滑坡易发性定量评估提供重要参考。

摘要： 化探数据对农业规划、环境评价及矿产资源资源勘查等相关领域的研究都有着重要作用。其中，对于矿产资源勘查来讲，地球化学数据的关键作用就是能够为人们提供与成矿作用相关的异常指示信息，近而可以帮助人们确定成矿远景区并开展有针对性的矿产勘查工作。然而，化探异常信息识别是一个复杂的过程，在化探异常信息识别领域也发展出了众多技术，使用各种技术获取的地球化学异常信息可能都会有很大差异。另外，很多地球化学异常信息识别技术都是针对单变量进行分析，同时对多变量进行分析的技术研究相对缺乏；另一方面，逻辑回归技术是一种比较成熟的多变量统计分析技术，它被广泛应用于滑坡和泥石流地质灾害监测、商业和服务业、城市发展及医疗等领域；根据以上分析并结合化探数据和成矿预测工作的特点，可以考虑将逻辑回归模型应用于化探数据分析。案例研究结果表明，通过对研究区内对金矿预测相对有价值的16种化探元素的逻辑回归建模及模型应用发现，逻辑回归技术是一种有效的地球化学多变量数据分析和建模技术，通过训练过程建立的逻辑回归模型不仅可以有效识别已知金矿区的化探异常信息，而且对那些还未发现矿床的区域具有一定的预测作用，因此，该技术能够为矿产资源勘查工作提供地球化学异常信息方面的指导。

摘要： 本文针对目前医疗设备报废主要依据使用年限和临床主观意见的现状,提出结合目前医疗设备信息化管理的发展趋势,提出一种基于多参数的报废评估辅助决策的设想.利用逻辑回归模型,对有内在关联的多个因素(包括:设备采购价格、使用年限、维修次数、维修费用、售后服务情况、安全记录等)共同作用下做出评估.将该评估方法应用于医疗设备的报废评估子系统中,实现大数据环境下的辅助决策功能.在现有医疗设备信息化管理的条件下,通过利用医疗设备全寿命周期数据进行决策支持,实现医疗设备报废前进行较为科学、准确的评估,从而解决医疗设备绩效、代价、风险等互相制约的难题.对于充分发挥信息化管理的优势,提高医工的劳动价值和地位有着积极的作用.

摘要： "崩滑流"是崩塌、滑坡和泥石流地质灾害的总称.本文根据逻辑回归模型和贵州省部分已发崩滑流的发生确定性系数CF,统计崩滑流是否发生与其部分影响因子之间的函数关系;利用GIS技术编制贵州省崩滑流危险性区划图.首先根据影响因子子集中已发灾害面积和影响因子子集面积计算崩滑流发生的确定性系数CF;其次将灾害是否发生作为因变量,影响因子子集发生崩滑流的确定性系数CF作为自变量,应用逻辑回归模型统计分析它们之间的函数关系;然后利用GIS技术计算研究区内各独立属性单元发生崩滑流的概率p,按p值将研究区划分为10个危险性等级,并绘制崩滑流危险性区划图;最后用已发崩滑流地质灾害的分布数据来检验危险性区划的效果.研究结果表明基于逻辑回归模型和确定性系数CF的崩滑流危险性区划方法是有效的.

摘要： 本文提出一种计算空间逻辑回归模型的近似算法来分析和预测城市土地利用变化，这种方法利用空间滤波对因子进行空间平滑得出"隐含变量"，从而把原始变量变换为没有空间相关的新变量。利用该方法对新堡市1984年到2002年期间的土地利用变化进行了分析和预测。实验结果表明，新方法比普通逻辑回归模型的预测精度有很大提高，总体预测精度从70％提高到77％，AUC(Receiver OperatingCharacteristic 曲线下面积)从0.74提高到0.84。

摘要： 本文以重庆市城口县作为研究区域,基于地理空间数据库,结合逻辑回归模型,开展山地环境地质灾害易发性县级区划研究.在研究过程中选取坡度、坡向、剖面曲率、微地貌、坡位、距水系距离、岩性、距断层距离、距道路距离、高程、归一化植被指数(NDVI)、顺逆向坡、年平均降雨量等13个因子作为诱发地质灾害的影响因子,应用GIS技术将各个因子专题图层栅格化,建立地理空间数据库.采用逻辑回归模型,在R软件中进行逻辑回归模型训练,得到各个影响因子的回归系数.建立地灾等级评价图,并将危险等级划分为极低、低、中、高、极高5种类型.对于研究结果运用受试者工作特征曲线(ROC曲线)进行合理性检验,位于ROC曲线下的面积AUC值为0.901,结果表明逻辑回归模型适用于重庆市城口县山地环境地质灾害易发性区划研究.

摘要： 上市公司财务报告舞弊阻碍了资本市场的健康发展,破坏了资本市场的资源配置,也损害了投资者的利益,一直是困扰国内外资本市场发展的一个难题.如何有效识别上市公司财务报告舞弊行为成为广大投资者和证券监管部门重点关注的课题.本文为了能够发现财务报告舞弊的规律,选取了2004至2013年因财务报告舞弊被证监会公开行政处罚的44家上市公司作为样本,分析可能对财务报告舞弊敏感的27个指标.然后对应44家舞弊公司选择44家财务报表正常的公司作为对比,对两组样本的指标数据进行显著性检验,并建立向后逐步法的逻辑回归模型作为财务报告舞弊识别模型.研究结果表明,27个指标中11个指标存在显著差异,得出具有折旧率变高、股权比较分散、应收账款周转天数变长等特征的上市公司更有可能进行财务舞弊.最后,本文再选取2004年到2008年间的15家舞弊上市公司和30家对比上市公司作为检验样本,检验模型的识别正确率.

摘要： 通过地理信息系统(GIS)技术,结合神经网络(NN)和逻辑回归模型(LR)开展汶川县范围内地震诱发滑坡易感性评价,并对两种模型结果进行比较研究.基于2008年5.12 Ms8.0级地震,选取高程、坡度、坡位、坡向、岩性、微地貌、距断层距离、距水系距离、距道路距离、年平均降雨量、归一化植被指数、地震峰值加速度共12个因子作为地震滑坡影响因子,基于ARCGIS10.1平台将这些影响因子专题图层栅格化;采用提取的模型训练样本,由R软件对神经网络(NN)和逻辑回归模型(LR)进行训练;将训练好的模型对整个汶川县地震滑坡易感性进行仿真,并将仿真结果划分为五类滑坡敏感区域:极低,低,中,高和极高,分别得到LR与NN模型仿真的滑坡易发性分区图;根据汶川县实际地震滑坡分布图进行统计分析,以及采用ROC曲线对两种模型的仿真结果进行对比分析,神经网络(NN)和逻辑回归模型(LR)的AUC值分别为0.930和0.941.研究表明两种模型的滑坡易感性评价图与实际滑坡发育基本吻合,评价结果较好,且LR模型预测精度相对较高.

摘要： 本研究是南京地区室内空气环境与儿童健康的关系调查的一部分，针对儿童出生时和目前家中宠物饲养与哮喘和过敏症状的相关性进行研究。卡方检验用来检验差异，逻辑回归模型用于分析宠物饲养与症状的相关性，分析时将性别、年龄分布、家庭成员过敏引入逻辑回归模型中进行校正。目前和儿童出生时家中饲养宠物的家庭分别占20.7%和10.4%，有过避免和放弃行为的家庭分别占18.0%和11.7%。儿童出生时饲养宠物对动物过敏的比值比为2.72，是危险因素。避免和放弃行为是哮喘和过敏症状的危险因素。出生时养狗是夜间干咳、鼻炎症状、诊断花粉症的“保护”因素，而出生时养鸟和鱼类爬行类是动物过敏的危险因素。

摘要： 本文的目的是研究车辆行人碰撞事故中车辆碰撞速度与行人死亡风险的关系。原始数据样本来源于长沙市深入的交通事故调查数据库—IVAC。采样标准为：(1)样本事故时间为2003-2008年(2)行人年龄大于14岁(3)行人损伤为AIS1+,(4)事故车辆类型包括轿车、SUV和MPV三类,(5)可估算车辆碰撞速度。原始数据样本包含行人案例86起。基于长沙地区交通事故统计数据对原始数据样本进行加权处理,运用逻辑回归分析方法对加权样本和原始样本分别构建了碰撞速度与行人死亡风险的逻辑回归模型。碰撞速度与行人死亡风险显著相关。风险曲线显示长沙地区行人的死亡风险高于发达国家,但与30年前的文献研究结果相比,行人死亡风险有大幅度的下降。

摘要： 外来物种入侵已经成为人类历史上最重大的生态事件之一,它直接威胁到了包括中国在内的世界上很多国家的经济、公众健康、农业生产力和生态的完整性.本文利用遥感和GIS的方法进行了外来入侵物种的适生区分析,预测了外来物种-豚草在中国的潜在分布,并在信息理论的框架下建立了一种改进的加权平均逻辑回归模型.本文利用logit阈值和频率统计的方法对入侵物种的生境进行相对适应性划分,减小了生物多样性数据的不对称带来的影响.

摘要： 提供高速并且高精度地对S型函数进行秘密计算的技术。秘密S型函数计算系统将g(x)设为能秘密计算的函数，根据输入值x的份额[[x]]计算对于输入值x的S型函数的值的份额[[σ'(x)]]，包括：第一比较单元，生成第一比较结果[[c]]＝less_than([[x]],t1)；第二比较单元，生成第二比较结果[[d]]＝greater_than([[x]],t0)；第一逻辑计算单元，生成第一逻辑计算结果[[e]]＝not([[c]])；第二逻辑计算单元，生成第二逻辑计算结果[[k]]＝and([[c]],[[d]])或者[[k]]＝mul([[c]],[[d]])；以及函数值计算单元，计算份额[[σ'(x)]]＝mul([[k]],[[g(x)]])+[[e]]。

摘要： 一种秘密S型函数计算系统，将mapσ设为由表示S型函数σ(x)的定义域的参数(a0,…,ak‑1)和表示值域的参数(σ(a0),…,σ(ak‑1))(a0,…,ak‑1为满足a0k‑1的实数)定义的秘密批量映射，所述秘密S型函数计算系统由3个以上的秘密S型函数计算装置构成，从输入向量x→的份额[[x→]]，计算对于输入向量x→的S型函数的值y→的份额[[y→]]，所述秘密S型函数计算系统包含通过[[y→]]＝mapσ([[x→]])＝([[σ(af(0))]],…,[[σ(af(m‑1))]])计算份额[[y→]]的秘密批量映射计算单元，其中，f(i)是成为aj≤xij+1的j，0≤i≤m‑1。

摘要： 本说明书一个或多个实施例提供一种基于逻辑回归和规则的评分模型构建方法，包括：筛选得到规则评分指标；利用除规则评分指标外的其他评分指标，构建逻辑回归评分卡模型；获取规则评分指标的得分规则；根据得分规则，得到规则评分指标的规则得分；根据规则得分，计算所有规则评分指标的AR值，并根据AR值对规则评分指标进行排序；根据逻辑回归评分卡模型和规则得分，按照排序对规则评分指标进行训练，得到评分模型。本公开将规则模型集成到逻辑回归评分卡模型中，提高了发生频率低但是一旦触发有较强风险的评分指标对于评分模型的评分结果的影响，提高了评分模型的评分结果的准确性。

摘要： 本申请公开了一种纵向联邦学习线性回归和逻辑回归模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法通过各个参与方加密各自的本地训练数据，并交换加密后的密文；通过可交换加密方式获得参与方拥有样本交集的交集密文；随机选取多条交集密文中的数据，根据选取的数据得到参与方的中间结果密文，对中间结果密文进行解密，并根据解密结果计算加密聚合梯度；对加密聚合梯度进行解密，得到更新参与方模型参数的梯度；对模型进行更新，判断是否满足迭代终止条件，若满足，则结束迭代，若不满足则继续训练。解决了现有技术中由于数据的隐私性和不同组织之间缺乏信任，使得各组织的敏感数据难以充分利用以进行分布式机器学习模型训练的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种基于决策树模型与逻辑回归模型组合的感染筛查方法，其检测操作方便，可提高感染筛查准确性，该方法基于生命体征监护仪实现，生命体征监护仪与远程数据服务平台通信连接，远程数据服务平台依据临床数据进行感染筛查，该方法包括：通过生命体征监护仪检测获取用户临床数据，将临床数据随机划分为训练集、测试集，将训练集均分为两份：训练集A、训练集B，基于训练集A构建决策树模型，同时，对训练集A进行特征选择，将关键特征向量作为已构建的决策树模型的输入，获取新构造特征向量，基于组合特征向量，构造逻辑回归模型，基于决策树模型和逻辑回归模型组合，对测试集进行预测分类，获取分类结果。

摘要： 本发明提供基于逻辑回归模型的评分卡模型的建立方法，包括确定样本数据，进行特征衍生，自动及人工对特征进行分箱处理，对分箱进行woe转换处理，利用XGBoost进行特征二次衍生，再利用逐步回归选择最终建模的特征，最终利用Lasso逻辑回归模型建模。本发明能够使得最后入选的特征和业务逻辑保持高度一致，使得模型的可解释性得到了进一步的提高，同时利用了XGBoost、Lasso算法，自动化衍生出高IV值特征、提供了内嵌的特征选择，显著提高模型拟合以及稳定效果。

摘要： 本发明提供了一种基于逻辑回归模型和决策树模型的健康管理方法，其特征在于，包括以下步骤：收集每个个体的身体指标数据、遗传病史数据以及相对应的目标变量，目标变量为个体是否认为自己健康；利用决策树模型对遗传病对健康的影响进行建模，决策树模型的输入数据为遗传病史数据，决策树模型的目标变量为个体是否认为自己健康；利用逻辑回归模型进行健康管理的建模；实时获得某个个体的身体指标数据及遗传病史数据，将遗传病史数据输入决策树模型，得到当前个体的遗传史对健康的得分，将该得分与当前个体的身体指标数据共同输入训练好的逻辑回归模型中，得到逻辑回归模型输出的p值最小的n个字段组成的模型结果。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于逻辑回归模型的银行网点效益预测方法及装置，涉及人工智能领域，该方法包括：获取目标银行网点的网点数据特征，其中，所述网点数据特征包括：网点内部数据特征以及网点周边数据特征；将所述网点数据特征输入到预设的效益预测模型中，得到所述效益预测模型输出的所述目标银行网点的效益数据预测值，其中，所述预测模型为采用数据样本对逻辑回归模型进行训练得到的，所述数据样本为打上效益数据标签的网点数据特征。本发明实现了准确的预测银行网点的效益数据的有益效果。

摘要： 本申请公开了基于GBDT算法与逻辑回归模型构建企业违约风险评估模型的方法、设备及介质。方法包括获取多个样本企业的数据,对获取的数据进行整合、处理得到标准化数据，计算标准化数据的WOE值与IV值，通过WOE值与IV值进行变量分箱、筛选，使用GBDT算法作为逻辑回归模型的前置算法，由GBDT算法构造出新的组合特征，输入至逻辑回归模型从而构建企业违约风险评估模型，最后由企业违约风险评估模型对待评估企业进行评估，得到企业违约风险评估结果，识别企业违约风险概率。上述方法采用GBDT算法对逻辑回归模型的入模变量进行组合，选取对模型贡献更大的变量，同时对变量的重要性进行分析，使模型评估结果更合理，有效地提高了模型评估的准确性。

摘要： 本说明书实施例提供一种多方联合训练逻辑回归模型的方法，所述多方各自持有形成训练样本集的部分数据，所述方法应用于多方中任意的第一方；所述方法涉及多期训练，其中任一期包括：获取本期针对所述训练样本集划分出的多个批次；针对所述多个批次中的每个批次，基于该批次训练样本的第一特征分片和第一标签分片，以及所述逻辑回归模型的第一参数分片，确定第一损失分片，用于还原该批次对应的训练损失；在所述第一方为指定方的情况下，基于所述多个批次对应的多个训练损失，确定本期训练损失，用于评估本期训练后的逻辑回归模型的收敛状态。