Относится в целом к статистическим процедурам, которые используют логистическую функцию, чаще всего различные формы логистической регрессии
В чем разница между моделью Logit и Probit ? Мне больше интересно знать, когда использовать логистическую регрессию, а когда использовать Probit. Если есть какая-либо литература, которая определяет это, используя R , это также было бы...
Если у вас есть переменная, которая отлично разделяет нули и единицы в целевой переменной, R выдаст следующее предупреждающее сообщение «идеальное или квази идеальное разделение»: Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Мы все еще получаем модель, но оценки...
В чем разница между линейной регрессией и логистической регрессией? Когда бы вы использовали
Подгонка логистической регрессии с использованием lme4 заканчивается Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Вероятной причиной этой ошибки, очевидно, является недостаток ранга. Что такое дефицит ранга и как мне его...
Итак, я думаю, что у меня есть достаточно приличная выборка, принимая во внимание эмпирическое правило 20: 1: довольно большая выборка (N = 374) для в общей сложности 7 потенциальных переменных-предикторов. Моя проблема заключается в следующем: независимо от того, какой набор переменных предикторов...
Меня интересует вычисление площади под кривой (AUC) или c-статистика вручную для бинарной модели логистической регрессии. Например, в наборе данных проверки у меня есть истинное значение для зависимой переменной, сохранение (1 = сохранено; 0 = не сохранено), а также прогнозируемое состояние...
Поскольку логистическая регрессия является статистической классификационной моделью, имеющей дело с категориальными зависимыми переменными, почему она не называется логистической классификацией ? Разве имя "Регрессия" не должно быть зарезервировано для моделей, имеющих дело с непрерывными...
Для линейной регрессии мы можем проверить диагностические графики (графики остатков, графики нормального QQ и т. Д.), Чтобы проверить, не нарушены ли предположения о линейной регрессии. Что касается логистической регрессии, у меня возникают проблемы с поиском ресурсов, которые объясняют, как...
Несмотря на то, что все изображения в наборе данных MNIST центрированы с одинаковым масштабом и обращены вверх без поворотов, у них есть существенный разброс рукописного текста, который удивляет меня, как линейная модель достигает такой высокой точности классификации. Насколько я могу...
В курсе машинного обучения Эндрю Нг он знакомит с линейной регрессией и логистической регрессией и показывает, как подобрать параметры модели с использованием градиентного спуска и метода Ньютона. Я знаю, что градиентный спуск может быть полезен в некоторых приложениях машинного обучения (например,...
В чем разница между терминами «функция связи» и «функция канонического соединения»? Кроме того, есть ли (теоретические) преимущества использования одного над другим? Например, двоичная переменная ответа может быть смоделирована с использованием многих функций связи, таких как logit , probit и т. Д....
От чего зависит выбор функции (Softmax vs Sigmoid) в классификаторе логистики? Предположим, есть 4 выходных класса. Каждая из вышеприведенных функций дает вероятности того, что каждый класс является правильным выводом. Так какой же взять за...
Отвечая на этот вопрос, Джон Кристи предложил оценить соответствие моделей логистической регрессии путем оценки остатков. Я знаком с тем, как интерпретировать невязки в OLS, они находятся в том же масштабе, что и DV, и очень четко различие между y и y, предсказанное моделью. Однако для...
Я пытаюсь предсказать бинарный результат, используя 50 непрерывных объясняющих переменных (диапазон большинства переменных до ∞ ). Мой набор данных имеет почти 24 000 строк. Когда я бегу в R, я получаю:- ∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit:...
У меня есть SPSSвыход для модели логистической регрессии. Выходные данные сообщают о двух мерах для подгонки модели, Cox & Snellи Nagelkerke. Так что, как правило, какие из этих мер вы бы сообщили, как модель подходит?R2R²R^² Или какой из этих индексов соответствия обычно сообщается в журналах?...
Мне бы хотелось, чтобы столько алгоритмов выполняли ту же задачу, что и логистическая регрессия. Это алгоритмы / модели, которые могут дать прогноз двоичного ответа (Y) с некоторой пояснительной переменной (X). Я был бы рад, если после того, как вы назовете алгоритм, если вы также покажете, как...
Насколько я понимаю, критерий Вальда в контексте логистической регрессии используется для определения значимости определенной предикторной переменной или нет. Он отвергает нулевую гипотезу о том, что соответствующий коэффициент равен нулю.ИксXX Тест состоит из деления значения коэффициента на...
Допустим, у меня есть объект класса glm(соответствующий модели логистической регрессии), и я хотел бы превратить предсказанные вероятности, заданные с predict.glmпомощью аргумента, type="response"в двоичные ответы, то есть или Y = 0 . Какой самый быстрый и самый канонический способ сделать это в...
Поскольку мы используем логистическую функцию для преобразования линейной комбинации входных данных в нелинейный выход, как логистическую регрессию можно считать линейным классификатором? Линейная регрессия похожа на нейронную сеть без скрытого слоя, так почему же нейронные сети считаются...
Я подгоняю биномиальное семейство glm в R, и у меня есть целая группа объясняющих переменных, и мне нужно найти лучшее (R-квадрат в качестве меры - это хорошо). Если не считать сценария для циклического перебора различных комбинаций объясняющих переменных и последующей записи, которая дает...