逻辑回归（LR）和广义线性模型（GLM）是机器学习和统计分析中广泛使用的两种预测模型。逻辑回归特别适合二元分类问题，其中线性输出通过sigmoid 函数转换为概率，从而促进分类决策。广义线性模型是一种更加灵活的框架，适用于不同类型的响应变量分布，并通过链接函数将线性预测与响应变量的分布联系起来。在实际开发中，首先需要对数据进行清洗、标准化、特征选择等预处理，以保证数据质量。然后，根据问题类型选择合适的模型和链接函数，并使用最大似然估计或贝叶斯方法估计模型参数。模型评估是重要的一步，应选择适当的评估指标，如精度、召回率、F1分数、对数似然比、AIC或BIC来衡量模型性能。交叉验证是提高模型泛化能力的常用技术。此外，特征工程，例如构建新特征或改造现有特征，可以显着提高模型的预测能力。超参数调整，例如使用网格搜索或随机搜索，可以帮助找到最佳模型参数并提高模型性能。模型的可解释性也是一个重要方面。逻辑回归和GLM 提供的系数可帮助您了解特征对预测结果的影响。最后，这些模型可以使用Python的“scikit-learn”库和R的“glm”函数等工具轻松实现，以训练、评估和优化模型。
#第6节Logistic回归LR和广义线性模型以上有关GLM开发实践的信息摘自网络，仅供参考。相关信息请参见官方公告。
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