В дискриминантном анализе зависимая переменная является категориальной, но могу ли я использовать категориальную переменную (например, статус проживания: сельский, городской) вместе с некоторой другой непрерывной переменной в качестве независимой переменной в линейном дискриминантном...
Один из предикторов в моей логистической модели был преобразован в лог. Как вы интерпретируете оценочный коэффициент логарифмического предиктора и как рассчитываете влияние этого предиктора на отношение...
У меня есть набор данных , в котором частота событий очень низка (40000 отказа от ). Я применяю логистическую регрессию по этому вопросу. У меня была дискуссия с кем-то, где выяснилось, что логистическая регрессия не даст хорошей матрицы путаницы для данных с такой низкой частотой событий. Но из-за...
Мне трудно вывести гессиан целевой функции l(θ)l(θ)l(\theta) в логистической регрессии, где l(θ)l(θ)l(\theta) равно: l(θ)=∑i=1m[yilog(hθ(xi))+(1−yi)log(1−hθ(xi))]l(θ)=∑i=1m[yilog(hθ(xi))+(1−yi)log(1−hθ(xi))] l(\theta)=\sum_{i=1}^{m} \left[y_{i} \log(h_\theta(x_{i})) + (1- y_{i}) \log (1 -...
В моем проекте я хочу создать модель логистической регрессии для прогнозирования двоичной классификации (1 или 0). У меня есть 15 переменных, 2 из которых являются категориальными, а остальные представляют собой смесь непрерывных и дискретных переменных. Чтобы соответствовать модели логистической...
Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create...
Я пытаюсь использовать lme4::glmer()для подгонки биномиальной обобщенной смешанной модели (GLMM) с зависимой переменной, которая является не двоичной, а непрерывной переменной от нуля до единицы. Можно думать об этой переменной как о вероятности; на самом деле это вероятность того, как сообщили...
Я пытаюсь продублировать результаты из sklearnбиблиотеки логистической регрессии, используя glmnetпакет в R. Из sklearnрегрессионной логистической документации , она пытается свести к минимуму функцию стоимости при l2 казни...
Я думал об этой проблеме. Обычная логистическая функция для моделирования двоичных данных: Но является ли функция логита, которая представляет собой S-образную кривую, всегда наилучшей для моделирования данных? Возможно, у вас есть основания полагать, что ваши данные не соответствуют нормальной...
Допустим, нам дали следующую проблему: Предскажите, какие клиенты, скорее всего, прекратят покупки в нашем магазине в ближайшие 3 месяца. Для каждого клиента мы знаем месяц, когда он начал покупать в нашем магазине, и, кроме того, у нас есть много поведенческих особенностей в ежемесячных агрегатах....
Я недавно получил следующий вопрос по электронной почте. Я выложу ответ ниже, но мне было интересно услышать, что думают другие. Вы бы назвали логистическую регрессию непараметрическим тестом? Насколько я понимаю, простой маркировки теста непараметрическим, потому что его данные обычно не...
В линейной регрессии (квадрат потери), используя матрицу, мы получаем очень краткие обозначения для цели minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Где AAA - матрица данных, xxx - коэффициенты, а bbb - ответ. Существует ли аналогичная матричная запись для цели логистической...
Я использую биномиальную логистическую регрессию , чтобы определить , если воздействие has_xили has_yвоздействий на вероятность того , что пользователь нажмет на что - то. Моя модель следующая: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Это вывод из моей модели:...
У меня есть проблема двоичной классификации из нескольких функций. Имеют ли коэффициенты (регуляризованной) логистической регрессии интерпретируемый смысл? Я думал, что они могли бы указать размер влияния, учитывая особенности, предварительно нормированные. Однако в моей задаче коэффициенты,...
Мне нравится понимать разницу между моделью пересечения или без нее в логистической регрессии Есть ли какая-то разница между ними, за исключением того, что при пересечении коэффициенты относятся к логарифму (коэффициенту шансов) относительно базовой группы, а без пересечения они относятся к логу...
Предположим, я хочу построить двоичный классификатор. У меня есть несколько тысяч функций и только несколько десятков образцов. Исходя из знания предметной области, у меня есть веские основания полагать, что метка класса может быть точно предсказана с использованием всего лишь нескольких функций,...
Это вопрос, касающийся практики или метода, которым следуют некоторые из моих коллег. При создании модели логистической регрессии я видел, как люди заменяли категориальные переменные (или непрерывные переменные, которые сгруппированы) на соответствующий вес доказательств (WoE). Предположительно это...
Целесообразно ли делать логистическую регрессию, когда зависимые и независимые переменные являются двоичными? например, зависимая переменная равна 0 и 1, а предикторы - это переменные с контрастным кодом -1 и...
Я запустил линейную регрессию приема в колледж против баллов SAT и семейного / этнического происхождения. Данные являются вымышленными. Это продолжение предыдущего вопроса, на который уже дан ответ. Вопрос сосредоточен на сборе и интерпретации отношений шансов, оставляя оценки SAT в стороне для...
Меня очень смущает то, как вес работает в glm с family = "binomial". В моем понимании вероятность появления glm с family = "binomial" определяется следующим образом: где - «доля наблюдаемого успеха», а n - известное количество испытаний.е( у) = ( пп у) рп у( 1 - р )n ( 1 - у)= опыт( п [ ужурналп1 -...