训练集和验证集组间差异

请问做logistic死亡预测模型，纳入数据共8万，按7：3分为训练集和验证集，两组之间进行卡方检验，p值小于0.05，还可以继续做吗?

• 这篇文章：种群数量变化模型logistic模型的种群数量函数 也许能够解决你的问题，你可以看下
• 除此之外, 这篇博客: 机器学习 利用Logistic回归解决审计风险分类问题中的  3.4.3 改进后随机梯度上升测试结果 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:
  

• 迭代500次的结果：

  

  迭代1000次的结果：

  

   就上述四个结果来看，全批量随机梯度上升的错误率最小，未改进随机梯度上升算法错误率最高，达到37.8%，但是这两这10次迭代结果一致，无法确定它的变化，而改进后随机梯度上升算法迭代1000次的错误率很接近第一种，同时它的错误率是在不断变化调整的，所以改进后的随机梯度上升算法很较为理想的，但是它的运行速度也是最慢的，这可能与赋给它的迭代次数和数据集有关。

• 您还可以看一下 CSDN就业班老师的第三章：Logistic回归模型课程中的 牛顿法小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  针对这个问题，可以考虑以下几个方向进行处理：

  1. 数据预处理：在数据预处理阶段，可以考虑对训练集和验证集进行归一化或标准化处理，以统一数据分布，减少两组数据之间差异的影响。

  2. 特征选择：在特征选择阶段，可以使用稳定性选择等方法来选取与预测目标相关性较强的特征，减少不相关特征对模型的干扰。

  3. 模型选择：在模型选择阶段，可以考虑使用支持向量机、决策树等对非线性的数据进行建模，同时对不同的模型进行评估和比较，找到最适合该数据集的模型。

  4. 重采样方法：对于存在严重样本不平衡问题的数据集，可以使用重采样方法（如欠采样、过采样等）来平衡训练集和验证集之间的差异。

  综上，针对训练集和验证集之间的差异问题，我们可以采取多种方法进行处理，具体的方法选择需要根据数据集的具体情况来决定。