是否有逻辑回归的任何 python 实现，它允许将概率作为目标(即黄金标准)。
我的数据如下(第一到三列:features，第四列:gold standard):
32 453 65 0.55
15 34 222 0.88
33 66 161 0.76
scikit-learn和 graphlab似乎只允许 0 或 1 作为目标。
最佳答案
特别是如果您对最后一列中的概率是如何估计的有直觉，您可以尝试使用 weighted logistic regression .在 scikit-learn 中，您将计算该统计答案中详述的样本权重并将其传递给 LogisticRegression.fit method在其 sample_weight 参数中。
在没有关于概率代表什么的任何进一步信息的情况下，您可以将数据集转换为如下所示:
32 453 65 0, sample_weight = 45
32 453 65 1, sample_weight = 55
15 34 222 0, sample_weight = 12
15 34 222 1, sample_weight = 88
33 66 161 0, sample_weight = 24
33 66 161 1, sample_weight = 76
关于python - 允许概率作为黄金标准的逻辑回归，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41955713/