有没有Python实现的逻辑回归，允许使用概率作为目标（即黄金标准）？

我的数据如下（前三列为特征，第四列为黄金标准）：

32 453 65 0.5515 34 222 0.8833 66 161 0.76

scikit-learn 和 graphlab 似乎只允许0或1作为目标。

回答：

特别是如果你对最后一列的概率是如何估计的有直觉，你可以尝试使用加权逻辑回归。在scikit-learn中，你可以按照该统计答案中详细说明的方式计算样本权重，并将其传递给LogisticRegression.fit方法的sample_weight参数。

如果没有关于这些概率代表什么的进一步信息，你可以将你的数据集转换成类似这样的形式：

32 453 65 0, sample_weight = 4532 453 65 1, sample_weight = 5515 34 222 0, sample_weight = 1215 34 222 1, sample_weight = 8833 66 161 0, sample_weight = 2433 66 161 1, sample_weight = 76