1. 背景回归方程与回归系数的显著性检验2. statsmodels 库statsmodels库可以用来做逻辑回归、线性回归。并且会在summary中给出显著性检验的结果。statsmodels例子最终我们想要的就是如下图的报告。3. 计算过程如果我们使用的sklearn构建的逻辑回归就没有办法直接输出这个报告，所以需要自己计算这个表中的信息。参考了如下几个网站中的计算方法：参考13.1 先用st

一、大致过程有以下几个步骤1-导入预先训练好的网络(我使用的是alexnet)2-配置最后三层3-利用新数据训练网络4-检验结果 二、详细过程如下：1-导入模型net = alexnet;  注：如果出现如下问题，直接点击 Add-On Explorer 把模型安装好就行 2-修改模型   注：fullyConnectedLayer(5,....

1. 背景回归方程与回归系数的显著性检验2. statsmodels 库statsmodels库可以用来做逻辑回归、线性回归。并且会在summary中给出显著性检验的结果。statsmodels例子最终我们想要的就是如下图的报告。3. 计算过程如果我们使用的sklearn构建的逻辑回归就没有办法直接输出这个报告，所以需要自己计算这个表中的信息。参考了如下几个网站中的计算方法：参考13.1 先用st