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目录
一、引例
二、逻辑回归
2.1线性概率模型
2.2Fisher线性判别分析
2.3两点分布（伯努利分布）
2.4连接函数的取法
2.5如何求解
2.6如何用于分类
三、SPSS
3.1二元分类
3.1.1逻辑回归
3.1.1.1预测成功率
3.1.1.2逻辑回归系数表
3.1.1.3表格中新添的两列解读
3.1.1.4逐步回归的设置
3.1.1.5假如自变量有分类变量怎么办？
3.1.1.6预测结果较差怎么办？
3.1.1.7加入了平方项后的结果
3.1.1.8过拟合现象
3.1.2如何确定合适的模型
3.1.3Fisher线性判别分析
3.2多元分类
3.2.1逻辑回归
3.2.2Fisher线性判别分析
四、课后作业
4.1题目
4.2参考答案
4.2.1第一步
4.2.2第二步
4.2.3第三步
4.2.4结果分析
五、课后思考
一、引例
二、逻辑回归
2.1线性概率模型
线性概率模型（ Linear Probability Model ，简记 LPM ）直接用原来的回归模型进行回归。
2.2Fisher线性判别分析
LDA(Linear Discriminant Analysis) 是一种经典的线性判别方法，又称 Fisher 判别分析。该方法思想比较简单: 给定训练集样例，设法将样例投影到一维的直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。
详细证明和求解步骤：https://www.bilibili.com/video/av33101528/?p=3
2.3两点分布（伯努利分布）
2.4连接函数的取法
f1=@(x) normcdf(x); % 标准正态分布的累积分布函数
fplot(f1, [-4,4]); % 在-4到4上画出函数f1的图形
hold on; % 不关闭作图窗口
grid on; % 显示网格线
f2=@(x) exp(x)./(1+exp(x)); % Sigmoid函数
fplot(f2, [-4,4]); % 在-4到4上画出函数f2的图形
legend('标准正态分布的cdf','sigmoid函数','location','SouthEast')2.5如何求解
逻辑回归的推导： https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=17极大似然估计：大家可参考概率论与数理统计的教材，或搜索相应视频学习
2.6如何用于分类
三、SPSS
3.1二元分类
3.1.1逻辑回归
3.1.1.1预测成功率
3.1.1.2逻辑回归系数表
3.1.1.3表格中新添的两列解读
3.1.1.4逐步回归的设置
3.1.1.5假如自变量有分类变量怎么办？
两种方法（ 1 ）先创建虚拟变量，然后删除任意一列以排除完全多重共线性的影响；（ 2 ）直接点击分类，然后定义分类协变量， Spss 会自动帮我们生成。（如果没有生成虚拟变量这个选项，则说明 SPSS 没有安装到默认位置）
3.1.1.6预测结果较差怎么办？
可在logistic回归模型中加入平方项、交互项等。
3.1.1.7加入了平方项后的结果
3.1.1.8过拟合现象
3.1.2如何确定合适的模型
把数据分为 训练组 和 测试组 ，用训练组的数据来估计出模型，再用测试组的数据来进行测试。（训练组和测试组的比例一般设置为80% 和 20%)
3.1.3Fisher线性判别分析
结果分析
3.2多元分类
3.2.1逻辑回归
将连接函数： Sigmoid 函数 推广为 Softmax 函数https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8127411.htmlhttps://blog.csdn.net/Gamer_gyt/article/details/85209496
注意，这里要将几个自变量放到协变量中，视频里面的操作放到了上面的 因子中是不正确的，但后续的分析思路完全相同。
补充： Spss 中因子和协变量的区别因子指分类型变量，例如性别、学历等协变量指连续型变量，例如面积、重量等。
结果说明
3.2.2Fisher线性判别分析
https://blog.csdn.net/z962013489/article/details/79918758
注意：这里SPSS不能自动帮我们生成虚拟变量，我们可以在EXCEL表中使用“替换”功能来快速生成虚拟变量。
结果
四、课后作业
4.1题目
4.2参考答案
4.2.1第一步
使用替换功能将三种鸢尾花种类名称替换为123的数字
4.2.2第二步
将替换后的数据保存，导入到spss中
另外，如果导入 excel 数据文件比较卡的话，可以先将数据另存为 csv 文 件，然后再使用 SPSS 的导入 csv 数据的功能。
4.2.3第三步
以多元逻辑回归为例
4.2.4结果分析
五、课后思考
清风老师的机器学习课程中有更厉害的分类模型，比如决策树、随机森林、SVM ，欢迎大家去观看！
https://www.bilibili.com/video/BV1v64y1B7vJ
