请问各位logistics回归和竞争风险模型作出的预测模型意义有什么不同?他们有没有什么侧重点?
logistics回归模型通常用于预测离散的二元事件，例如客户是否会购买一件产品。而竞争风险模型则更适用于预测连续的事件，例如公司在市场中的表现,侧重点这块我还真不清楚，可能是竞争风险模型在市场竞争中表现更好吧
- 这篇博客也许可以解决你的问题👉 ：基于logistics回归的评分卡模型【相关理论】
- 除此之外, 这篇博客: 逻辑回归Logistics--简述中的 三、逻辑回归的优缺点 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
优点：
- 形式简单，模型的可解释性非常好。从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响，某个特征的权重值比较高，那么这个特征最后对结果的影响会比较大。
- 模型效果不错。在工程上是可以接受的（作为baseline)，如果特征工程做的好，效果不会太差，并且特征工程可以大家并行开发，大大加快开发的速度。
- 训练速度较快。分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关。并且逻辑回归的分布式优化sgd发展比较成熟，训练的速度可以通过堆机器进一步提高，这样我们可以在短时间内迭代好几个版本的模型。
- 资源占用小,尤其是内存。因为只需要存储各个维度的特征值，。
- 方便输出结果调整。逻辑回归可以很方便的得到最后的分类结果，因为输出的是每个样本的概率分数，我们可以很容易的对这些概率分数进行cutoff，也就是划分阈值(大于某个阈值的是一类，小于某个阈值的是一类)。
缺点:
- 准确率并不是很高。因为形式非常的简单(非常类似线性模型)，很难去拟合数据的真实分布。
- 很难处理数据不平衡的问题。举个例子：如果我们对于一个正负样本非常不平衡的问题比如正负样本比 10000:1.我们把所有样本都预测为正也能使损失函数的值比较小。但是作为一个分类器，它对正负样本的区分能力不会很好。
- 处理非线性数据较麻烦。逻辑回归在不引入其他方法的情况下，只能处理线性可分的数据，或者进一步说，处理二分类的问题 。
- 逻辑回归本身无法筛选特征。有时候，我们会用gbdt来筛选特征，然后再上逻辑回归。