2024 Автор: Elizabeth Oswald | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-13 00:09
Логистикалық регрессия моделінің өзі кіріс тұрғысынан шығу ықтималдығын жай ғана үлгілейді және статистикалық жіктеуді орындамайды (ол классификатор емес), бірақ оны жасау үшін пайдалануға болады классификатор, мысалы, шектік мәнді таңдау және ықтималдығы шекті мәннен үлкен кірістерді бір деп жіктеу арқылы …
Логистикалық регрессияны классификатор ретінде қалай пайдалануға болады?
Логистикалық регрессия қарапайым, бірақ өте тиімді жіктеу алгоритмі, сондықтан ол әдетте көптеген екілік жіктеу тапсырмалары үшін пайдаланылады. … Логистикалық регрессия моделі кіріс ретінде сызықты теңдеуді алады жәнеекілік жіктеу тапсырмасын орындау үшін логистикалық функция мен журнал коэффициенттерін пайдаланады.
Логистикалық регрессия классификация ма, әлде регрессия ма?
Логистикалық регрессия сыныптардың дискретті жинағына бақылауларды тағайындау үшін пайдаланылатын жіктеу алгоритмі болып табылады. Жіктеу мәселелерінің кейбір мысалдары: Электрондық поштаның спамы немесе спам емес, Онлайн транзакциялар Алаяқтық немесе емес, Алаяқтық, Қатерлі ісік немесе Қатерсіз.
Неге логистикалық регрессия классификатор болып табылады?
Логистикалық регрессия негізінен қадағаланатын жіктеу алгоритмі болып табылады. Жіктеу мәселесінде мақсатты айнымалы (немесе шығыс), y берілген мүмкіндіктер (немесе кірістер) жиыны үшін тек дискретті мәндерді қабылдай алады, X. Танымал пікірге қарамастан, логистикалық регрессия регрессия үлгісі болып табылады.
Логистикалық регрессия сызықтық классификатор ма?
Логистикалық регрессия дәстүрлі түрде сызықты жіктеуіш ретінде пайдаланылады, яғни сыныптарды функция кеңістігінде сызықтық шекаралармен бөлуге болатын кезде. Шешім шекарасының пішіні туралы жақсырақ түсінікке ие болсақ, мұны түзетуге болады… … Шешім шекарасы осылайша сызықтық болады.
Ұсынылған:
Менің регрессия нәтижелерім неге елеусіз?
Себептер: 1) Деректеріңіздегі өзгермелілікке қатысты іріктеудің шағын өлшемі. 2) Тәуелді және тәуелсіз айнымалылар арасында байланыс жоқ. Тәжірибеңіз жақсы қайталанумен жақсы жобаланған болса, бұл пайдалы нәтиже болуы мүмкін (жариялануы мүмкін).
Стандартталған регрессия коэффициенті бойынша ма?
Б i регрессия коэффициентін S X i көбейту арқылы табылған стандартталған регрессия коэффициенті және оны S Y санына бөлу Y тіліндегі күтілетін өзгерісті білдіреді (S Y стандартталған бірліктерде мұндағы әрбір «бірлік» бір стандартты ауытқуға тең статистикалық бірлік) оның стандартталған бірліктерінің бірінің X i көбеюіне байланысты (…) Стандартталған регрессия коэффициенттерін қалай түсіндіресіз?
Сызықтық регрессия үшін стационарлық қажет пе?
1 Жауап. Сызықтық регрессия үлгісінде қате термині ақ шу процесі болып табылады, сондықтан ол қозғалмайтын болуы керек. Тәуелсіз немесе тәуелді айнымалылар стационарлық болады деген болжам жоқ. Регрессия үшін стационарлық қажет пе? Айнымалылардың стационарлық сынағы қажет, өйткені Гранджер мен Ньюболд (1974) стационарлық емес айнымалылар үшін регрессия үлгілері жалған нәтиже беретінін анықтады.
Машиналық оқытудағы классификатор дегеніміз не?
Статистикада классификация – бақылау категориялар жиынтығының қайсысына жататынын анықтау мәселесі. Мысал ретінде берілген электрондық поштаны "спам" немесе "спам емес" класына тағайындау және пациенттің байқалған сипаттамалары негізінде берілген емделушіге диагнозды тағайындау жатады.
Логистикалық регрессиялық талдау үшін бе?
Логистикалық регрессиялық талдау бір дихотомиялық тәуелді айнымалымен (категориялық немесе үздіксіз) тәуелсіз айнымалылардың байланысын зерттеу үшін пайдаланылады. Бұл тәуелді айнымалы үздіксіз айнымалы болып табылатын сызықтық регрессиялық талдаудан айырмашылығы.
