Мої прогнози, що випливають з логістичної регресійної моделі (glm в R), не обмежені між 0 і 1, як я очікував. Моє розуміння логістичної регресії полягає в тому, що параметри вводу та моделі поєднуються лінійно і відповідь перетворюється на ймовірність за допомогою функції посилання logit. Оскільки функція logit обмежена між 0 і 1, я очікував, що мої прогнози будуть обмежені між 0 і 1.
Однак це не те, що я бачу, коли впроваджую логістичну регресію в R:
data(iris)
iris.sub <- subset(iris, Species%in%c("versicolor","virginica"))
model <- glm(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width, data = iris.sub,
family = binomial(link = "logit"))
hist(predict(model))
Якщо що-небудь, результат прогнозу (моделі) мені здається нормальним. Хтось може мені пояснити, чому отримані значення не є ймовірностями?
3
Відповідь Короне нижче дуже добре висвітлює деталі. Оригінальна цифра, яку ви маєте вище, представляє значення коефіцієнтів журналу на осі x, які можна математично перетворити на ймовірності (тобто відповідно до відповіді Короне, передаючи назад через функцію посилання.)
—
Джеймс Стенлі
