插补后做Logistic回归分析，结果成这样了，迭代很多次，还没有汇聚结果，有遇到这种情况的吗

插补后做Logistic回归分析，结果成这样了，迭代很多次，还没有汇聚结果，有遇到这种情况的吗

• 关于该问题，我找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：吴恩达机器学习：从单变量线性回归到Logistic回归
• 除此之外, 这篇博客: 杜凯杰教学数据分析：Logistic（逻辑回归）算法完整实例数据集建模处理，缺省值处理、类型转换、建模预测中的 基于病理数据集使用Logistic算法构建模型进行乳腺癌预测(良性2/恶性4)—杜凯杰 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:
  

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  数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%28Original%29
  实验采用 UCI 数据集中的 Wisconsin 医学院的 William H.Wolberg 博士提供的乳腺 癌 的 数
  据 样 本 。所有数据来自真实临床案例，每个案例有 10 个属性。其中前九个属性是检 测指标（X值），每个属性值用 1 到 10 的整数表示， 1 表示检测指标最正常， 10 表示最不正常。 第十个属性是分类属性（Y值）， 指示该肿瘤是否为恶性。

  Attribute Information:

  1. Sample code number: id number
  2. Clump Thickness: 1 - 10
  3. Uniformity of Cell Size: 1 - 10
  4. Uniformity of Cell Shape: 1 - 10
  5. Marginal Adhesion: 1 - 10
  6. Single Epithelial Cell Size: 1 - 10
  7. Bare Nuclei: 1 - 10
  8. Bland Chromatin: 1 - 10
  9. Normal Nucleoli: 1 - 10
  10. Mitoses: 1 - 10
  11. Class: (2 for benign, 4 for malignant)

  如果懂医疗数据的可以很方便理解这些属性代表的意义，像我这样的外行，只能通过数据来说话了………数据集数据量较少，只有569条病患的记录，我们今天就根据这些数据来建模。

• 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 Logistic回归简介小节, 巩固相关知识点