У нас есть данные с двоичным результатом и некоторыми ковариатами. Я использовал логистическую регрессию для моделирования данных. Просто простой анализ, ничего необычного. Предполагается, что конечным результатом будет кривая доза-эффект, где мы показываем, как изменяется вероятность для...
Я воспроизводлю пример из обобщенных, линейных и смешанных моделей . Мой MWE ниже: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <-...
Мне нужно представить информацию об основных предикторах голосов кандидата, используя данные опроса общественного мнения. Я выполнил логистическую регрессию, используя все переменные, которые меня интересуют, но я не могу найти хороший способ представить эту информацию. Мой клиент заботится не...
У меня есть 100 000 наблюдений (9 фиктивных переменных индикатора) с 1000 положительных результатов. Логистическая регрессия должна работать нормально в этом случае, но вероятность отсечения озадачивает меня. В обычной литературе мы выбираем 50% -ное сокращение, чтобы предсказать 1 и 0. Я не могу...
У меня было несколько вопросов о том, как интерпретировать отношения шансов для непрерывных переменных в логистической регрессии. Я чувствую, что это основные вопросы о логистической регрессии (и, вероятно, о регрессии в целом), и, хотя мне немного стыдно, что я не знаю ответов, я проглочу свою...
Я могу обучить логистической регрессии в Rиспользовании glm(y ~ x, family=binomial(logit))) но, IIUC, это оптимизирует для логарифмической вероятности. Есть ли способ обучить модель, используя линейную ( ) функцию потерь (которая в этом случае такая же, как общее расстояние изменения )?L1L1L_1...
Предположим, что модель логистической регрессии используется для прогнозирования того, будет ли покупатель онлайн покупать продукт (результат: покупка) после того, как он нажал на набор онлайн-рекламы (предикторы: Ad1, Ad2 и Ad3). Результатом является двоичная переменная: 1 (купленная) или 0 (не...
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...
При моделировании непрерывных пропорций (например, пропорционального растительного покрова на съемочных квадратах или доли времени, вовлеченного в деятельность), логистическая регрессия считается неуместной (например, Warton & Hui (2011). Арксинус асинин: анализ пропорций в экологии ). Скорее,...
Я пытаюсь сделать детектор объектов, которые встречаются очень редко (в изображениях), планируя использовать двоичный классификатор CNN, применяемый в скользящем окне с измененным размером. Я построил сбалансированные положительно-отрицательные обучающие и тестовые наборы (кстати, правильно ли это...
Я должен признаться, что раньше я не слышал об этом термине ни в одном из моих классов, старшекурсников или выпускников. Что значит для логистической регрессии быть байесовским? Я ищу объяснение с переходом от обычной логистики к байесовской логистике, подобное следующему: Это уравнение в модели...
Из некоторых заметок машинного обучения, говорящих о некоторых дискриминационных методах классификации, в частности о логистической регрессии, где у - метка класса (0 или 1), а х - данные, говорится, что: если x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) и...
Я строю модель склонности, используя логистическую регрессию для служебного клиента. Меня беспокоит то, что из всей выборки мои «плохие» аккаунты составляют всего 5%, а остальные все хороши. Я предсказываю «плохо». Будет ли результат смещен? Что является оптимальным соотношением «плохое к хорошему»...
Кто-нибудь может объяснить подробно: Что означает отклонение вывода? Как это можно использовать для повышения точности моей модели? У меня есть идея отказаться от логического вывода в приложении к кредитной карте, но я пытаюсь использовать его для повышения точности моей...
Коэффициент отношения правдоподобия (он же отклонение) и критерий несоответствия (или качества соответствия) довольно просто получить для модели логистической регрессии (подгонка с использованием функции) в R. Однако это может быть легко подсчитать количество клеток в конечном итоге достаточно...
Я получил модель для логистической регрессии для мультикласса, которая дается п( Y= j | Икс( я )) = exp( θTJИкс( я ))1 + ∑Км = 1ехр( θTмИкс( я ))P(Y=j|X(i))=exp(θjTX(i))1+∑m=1kexp(θmTX(i)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} где k - число...
Я пытаюсь найти лучший способ предсказать сумму платежа для агентства по сбору платежей. Зависимая переменная отлична от нуля только тогда, когда был произведен платеж. Понятно, что существует огромное количество нулей, потому что большинство людей не могут быть достигнуты или не могут погасить...
Насколько я понимаю, возведенное в степень значение бета из логистической регрессии - это отношение шансов этой переменной для зависимой переменной, представляющей интерес. Однако это значение не соответствует рассчитанному вручную коэффициенту шансов. Моя модель предсказывает задержку роста...
У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние...
Когда полезно преобразование весовых доказательств (WOE) категориальных переменных? Пример можно увидеть в трансформации WOE (Таким образом, для ответа , & категорического предиктора с категориями & из испытаний в й категории этого предиктора, WOE для й категории определяется какk y j n j j...