Odnosi się ogólnie do procedur statystycznych wykorzystujących funkcję logistyczną, najczęściej różnych form regresji logistycznej
Jaka jest różnica między modelem Logit a modelem Probit ? Bardziej interesuje mnie wiedza o tym, kiedy stosować regresję logistyczną, a kiedy Probit. Jeśli jest jakaś literatura, która definiuje ją za pomocą R , to też byłoby
Jeśli masz zmienną, która doskonale oddziela zera i jedynki w zmiennej docelowej, R wyświetli następujący komunikat ostrzegawczy „idealna lub quasi idealna separacja”: Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Nadal otrzymujemy model, ale szacunki współczynników...
Jaka jest różnica między regresją liniową a regresją logistyczną? Kiedy z nich
Dopasowanie regresji logistycznej za pomocą lme4 kończy się na Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Prawdopodobną przyczyną tego błędu jest najwyraźniej brak rangi. Co to jest niedobór rang i jak go
Ok, więc myślę, że mam wystarczająco przyzwoitą próbkę, biorąc pod uwagę ogólną zasadę 20: 1: dość dużą próbkę (N = 374) dla łącznie 7 potencjalnych zmiennych predykcyjnych. Mój problem jest następujący: bez względu na to, jakiego zestawu zmiennych predykcyjnych używam, klasyfikacje nigdy nie są...
Interesuje mnie ręczne obliczanie pola pod krzywą (AUC) lub statystyki c dla binarnego modelu regresji logistycznej. Na przykład w zbiorze danych sprawdzania poprawności mam prawdziwą wartość zmiennej zależnej retencji (1 = zachowane; 0 = nie zachowane), a także przewidywany status retencji dla...
Ponieważ regresja logistyczna jest statystycznym modelem klasyfikacji zajmującym się zmiennymi zależnymi kategorycznie, dlaczego nie nazywa się to klasyfikacją logistyczną ? Czy nazwa „regresji” nie powinna być zarezerwowana dla modeli zajmujących się ciągłymi zmiennymi...
W przypadku regresji liniowej możemy sprawdzić wykresy diagnostyczne (wykresy resztek, normalne wykresy QQ itp.), Aby sprawdzić, czy naruszone są założenia regresji liniowej. W przypadku regresji logistycznej mam problem ze znalezieniem zasobów wyjaśniających, jak zdiagnozować dopasowanie modelu...
Na kursie uczenia maszynowego Andrew Nga wprowadza regresję liniową i regresję logistyczną oraz pokazuje, jak dopasować parametry modelu za pomocą spadku gradientu i metody Newtona. Wiem, że zejście gradientowe może być przydatne w niektórych aplikacjach uczenia maszynowego (np. Propagacja...
Mimo że wszystkie obrazy w zestawie danych MNIST są wyśrodkowane, z podobną skalą i odkryte bez rotacji, mają znaczącą odmianę pisma ręcznego, która zastanawia mnie, w jaki sposób model liniowy osiąga tak wysoką dokładność klasyfikacji. O ile jestem w stanie sobie wyobrazić, biorąc pod uwagę...
Jaka jest różnica między terminami „funkcja łącza” i „kanoniczna funkcja łącza”? Czy są też (teoretyczne) zalety używania jednego nad drugim? Na przykład binarna zmienna odpowiedzi może być modelowana przy użyciu wielu funkcji łącza, takich jak logit , probit itp. Jednak logit tutaj jest uważany...
Odpowiadając na to pytanie, John Christie zasugerował, że dopasowanie modeli regresji logistycznej należy oceniać poprzez ocenę reszt. Znam sposób interpretowania reszt w OLS, są one w tej samej skali co DV i bardzo wyraźnie różnica między y przewidywana przez model y. Jednak w przypadku regresji...
Co decyduje o wyborze funkcji (Softmax vs Sigmoid) w klasyfikatorze logistycznym? Załóżmy, że istnieją 4 klasy wyjściowe. Każda z powyższych funkcji podaje prawdopodobieństwo, że każda klasa będzie poprawnym wyjściem. Który wziąć do
Staram się przewidzieć wynik binarny przy użyciu 50 ciągłe zmienne objaśniające (w zakresie od najbardziej zmiennych jest do ∞ ). Mój zestaw danych ma prawie 24 000 wierszy. Kiedy biegnę w R, otrzymuję:- ∞-∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit:...
Mam SPSSdane wyjściowe dla modelu regresji logistycznej. Dane wyjściowe zgłaszają dwie miary dopasowania modelu Cox & Snelloraz Nagelkerke. Więc z reguły, które z tych mierników jako pasujące do modelu?R2R²R^² Lub który z tych dopasowanych wskaźników jest zwykle zgłaszany w...
O ile rozumiem test Walda w kontekście regresji logistycznej służy do ustalenia, czy określona zmienna predykcyjna jest znacząca, czy nie. Odrzuca hipotezę zerową odpowiadającego współczynnikowi równego zero.XXX Test polega na podzieleniu wartości współczynnika przez błąd standardowy...
Chciałbym mieć tyle algorytmów, które wykonują to samo zadanie, co regresja logistyczna. To są algorytmy / modele, które mogą przewidywać odpowiedź binarną (Y) za pomocą zmiennej objaśniającej (X). Byłbym zadowolony, jeśli po nazwiesz algorytm, pokażesz również, jak go zaimplementować w R. Oto...
Powiedzmy, że mam obiekt klasy glm(odpowiadający modelowi regresji logistycznej) i chciałbym zamienić przewidywane prawdopodobieństwa podane za predict.glmpomocą argumentu type="response"na odpowiedzi binarne, tj. lub . Jaki jest najszybszy i najbardziej kanoniczny sposób to zrobić w...
Skoro używamy funkcji logistycznej do przekształcania liniowej kombinacji danych wejściowych w nieliniowe dane wyjściowe, w jaki sposób regresję logistyczną można uznać za klasyfikator liniowy? Regresja liniowa jest jak sieć neuronowa bez warstwy ukrytej, więc dlaczego sieci neuronowe są uważane...
Dopasowuję dwumianową rodzinę glm w R i mam całą grupę zmiennych objaśniających i muszę znaleźć najlepsze (R-kwadrat jako miara jest w porządku). Krótko po napisaniu skryptu do przechodzenia między losowymi różnymi kombinacjami zmiennych objaśniających, a następnie nagraniu, które działa najlepiej,...