【正文】 擬合一個(gè)回歸模型意味著發(fā)現(xiàn)一些系數(shù)值，這些系數(shù)值最大限度減少了估計(jì)誤差的平方值。對于邏輯回歸，似然函數(shù)有一個(gè)精確的最佳值。第一步：通過P與1P之間將概率P轉(zhuǎn)換為幾率。（1）使用線性回歸評估概率在談到基于客戶的持續(xù)期估計(jì)訂閱在報(bào)紙上的支付額度模型上。在每個(gè)步驟中除了增加一個(gè)變量外，還可以刪除一個(gè)變量，較早進(jìn)入模型的一個(gè)變量可能由于后續(xù)變量的聯(lián)合作用而不再是有效變量。這里談到“領(lǐng)域知識”，就是首先要考慮的是對該問題所知道的一些先驗(yàn)知識以及以往人民解決此類問題的額方法。如果包含這些變量，往往會(huì)導(dǎo)致模型的一個(gè)輸入變量有較大的正系數(shù)而另一個(gè)輸入變量有較大的負(fù)系數(shù)。如果對X沒有限制，那么Y也是沒有限制的。這表明回歸模型善于捕獲那些總是正確的模式，不是產(chǎn)于處理局部模式。若接近于0，則說明最佳擬合曲線的表現(xiàn)很差。但是，存在很多條曲線，哪條才是最佳的。根據(jù)X軸，時(shí)間的遞增。在樸素中，需要為每一個(gè)維度單獨(dú)計(jì)算似然，之后組合這些似然，從而計(jì)算出目標(biāo)概率。、樸素貝葉斯計(jì)算對任意數(shù)量屬性中的每一個(gè)屬性，樸素貝葉斯公式都將目標(biāo)事件的幾率與該事件的似然聯(lián)系起來。比如目標(biāo)變量是取消業(yè)務(wù)的概率，解釋變量是市場、獲取渠道、初始信用評分、利率計(jì)劃、電話號碼類型、手機(jī)號以及客戶年齡。這些變量都具有預(yù)測能力?；氐交跔I銷市場、渠道獲取、最初信用評分、費(fèi)率計(jì)算、電話號碼類型、手機(jī)型號以及客戶年齡來預(yù)測客戶流失的例子。似然的組合有一個(gè)假設(shè)：各維度關(guān)于目標(biāo)彼此獨(dú)立。Y軸，日訪問量的增加。這里引入“殘差”，就是度量預(yù)測值與實(shí)際值之差。在0~1的范圍內(nèi)，值越大表明兩者之間存在很強(qiáng)的關(guān)系，越下其關(guān)系越下。例如，考慮不同年齡的汽車保險(xiǎn)購買人的風(fēng)險(xiǎn)。對 Y=aX+b 就可以說明這一點(diǎn)，該方程是一條簡單的直線，取值隨之X的取值而邊變化，從負(fù)無窮到正無窮。兩個(gè)變量本質(zhì)上相互抵消，因此這兩個(gè)系數(shù)的取值并不會(huì)對任何變量有真正意義上的影響。有的時(shí)候領(lǐng)域知識對一時(shí)模型的預(yù)測可以提供一個(gè)很好的指標(biāo)指向。（3）后向消去后向消去選擇變量的方法首先使用所有的n個(gè)輸入變量創(chuàng)建了一個(gè)多元回歸模型。呼叫中心通過與用戶取得聯(lián)系，其中一些客戶同意簽訂訂閱協(xié)議。幾率和概率表示同一件事情?？梢允褂脭?shù)值優(yōu)化的方法來最大化似然值，并可以保證找到最大點(diǎn)。線性回歸有很多好處，但并不適用與所有情況。線性回歸模型通過對一個(gè)輸入乘以一個(gè)系數(shù)之后再求和，從而將所有的輸入結(jié)合起來。似然函數(shù)的實(shí)際計(jì)算公式取決于對數(shù)據(jù)的各種假設(shè)，這又反過來取決于使用特定的參數(shù)模型。把線性回歸轉(zhuǎn)換成邏輯回歸也使用了這類技巧。然而，該任務(wù)可以重述為“某個(gè)記錄屬于其中一個(gè)類的概率是多少？”，因?yàn)楦怕适菙?shù)字，這個(gè)問題就轉(zhuǎn)化為一項(xiàng)評估任務(wù)。（2）逐步選擇逐步選擇與前向選擇非常類似，只有一點(diǎn)不同。選擇正確的輸入變量對任何建模而言都是最重要的部分。一般情況，注意不要包含彼此密切相關(guān)的自變量就可以。、目標(biāo)變量的范圍一個(gè)回歸方程可以產(chǎn)生任何值。即，方程系數(shù)應(yīng)該對范圍內(nèi)的所有輸入變量都起作用。當(dāng)該值接近1時(shí)，說明該曲線在捕獲輸入和目標(biāo)之間的關(guān)系方面表現(xiàn)很好。對于一個(gè)給定的數(shù)據(jù)集，總是可以找到一條最佳的擬合曲線。畫出來的曲線更像是一個(gè)雙曲線。因此，表查詢模型可以獲取變量之間的相互作用。即給定B發(fā)生的情況下，某一特定結(jié)果A發(fā)生的概率和給定B不發(fā)生的情況下A發(fā)生的概率之比?；舅枷耄好總€(gè)輸入變量本身就包含一些預(yù)測需要的信息。根據(jù)取消率的顯著差異性，可將每個(gè)變量劃分在不同的范圍中。例如上面談到的黑莓手機(jī)續(xù)簽的案例，我們關(guān)注的是。表查詢沒有說明這樣一類屬性的組合關(guān)系，即由于在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率很低，導(dǎo)致這些概率很低的屬性就不會(huì)出現(xiàn)。我們可以模