Запитання з тегом «logistic»

У чому різниця між логит і пробитий моделі ? Мені більше цікаво знати, коли використовувати логістичну регресію та коли використовувати Probit. Якщо є література, яка визначає її за допомогою R , це також було б корисно.

299 r  generalized-linear-model  logistic  probit  link-function 

Якщо у вас є змінна, яка ідеально відокремлює нулі та цілі в цільовій змінній, R видасть таке попереджувальне повідомлення "ідеальне або квазідосконале розділення": Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Ми все ще отримуємо модель, але оцінки коефіцієнтів завищені. Як ви з цим справляєтесь на практиці?

163 r  regression  logistic  separation 

Чим відрізняється лінійна регресія від логістичної регресії? Коли ви використовували б кожен?

122 regression  logistic  linear-model 

Встановлення логістичної регресії за допомогою lme4 закінчується с Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Ймовірна причина цієї помилки - очевидно, дефіцит рангу. Що таке дефіцит за рангом, і як його вирішити?

87 r  logistic  lme4-nlme 

Гаразд, тому я думаю, що у мене достатньо гідний зразок, враховуючи велике правило 20: 1: досить великий зразок (N = 374) для загальної кількості 7 змінних прогнозних прогнозів. Моя проблема полягає в наступному: який би набір змінних предиктора я не використовував, класифікації ніколи не стають кращими, ніж специфічність 100% та …

81 regression  logistic  sample-size  unbalanced-classes 

Мене цікавить розрахунок площі під кривою (AUC) або c-статистика вручну для двійкової логістичної регресійної моделі. Наприклад, у наборі даних перевірки я маю справжнє значення для залежної змінної, утримання (1 = збережено; 0 = не збережено), а також передбачуваний статус утримання для кожного спостереження, згенерованого моїм регресійним аналізом, використовуючи модель, яка …

78 regression  logistic  classification  roc  auc 

Оскільки логістична регресія є моделлю статистичної класифікації, яка займається категорично залежними змінними, чому її не називають логістичною класифікацією ? Чи не слід ім'я "Регресія" зарезервувати для моделей, що працюють з постійними залежними змінними?

75 regression  machine-learning  logistic  classification  terminology 

Для лінійної регресії ми можемо перевірити діагностичні графіки (графіки залишків, графіки нормальної QQ тощо), щоб перевірити, чи порушено припущення про лінійну регресію. Для логістичної регресії у мене виникають проблеми з пошуком ресурсів, які пояснюють, як діагностувати придатність моделі логістичної регресії. Викопуючи деякі курсові записки для GLM, це просто стверджує, що …

74 regression  logistic 

У курсі машинного навчання Ендрю Нґ він вводить лінійну регресію та логістичну регресію та показує, як підігнати параметри моделі за допомогою градієнтного спуску та методу Ньютона. Я знаю, що градієнтний спуск може бути корисним для деяких застосувань машинного навчання (наприклад, зворотної пропорції), але в більш загальному випадку є якась причина, …

71 regression  machine-learning  logistic  gradient-descent 

Незважаючи на те, що всі зображення в наборі даних MNIST розташовані в центрі, з подібним масштабом і зверненими вгору без обертань, вони мають значну варіацію рукописного тексту, яка здивує мене тим, як лінійна модель досягає такої високої точності класифікації. Наскільки я міг уявити, зважаючи на значну варіацію рукописного тексту, цифри …

68 logistic  image-processing 

Яка різниця між термінами "функція зв'язку" та "канонічна функція зв'язку"? Також, чи є якісь (теоретичні) переваги використання одного над іншим? Наприклад, бірна змінна відповідь може бути змодельована за допомогою багатьох функцій зв'язку, таких як logit , probit тощо. Але logit тут вважається "канонічною" функцією зв'язку.

65 logistic  generalized-linear-model  link-function 

Відповідаючи на це питання, Джон Крісті запропонував, що відповідність логістичних регресійних моделей слід оцінювати шляхом оцінки залишків. Мені знайоме, як інтерпретувати залишки в OLS, вони знаходяться в тій же шкалі, що і DV, і дуже чітко різниця між y та y, передбаченими моделлю. Однак для логістичної регресії я раніше просто …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

Що визначає вибір функції (Softmax vs Sigmoid) у логістичному класифікаторі? Припустимо, є 4 вихідні класи. Кожна з наведених вище функцій дає ймовірність правильного виходу кожного класу. То який із них взяти за класифікатор?

62 machine-learning  logistic  classification  softmax 

Я намагаюся передбачити бінарний результат, використовуючи 50 безперервних пояснювальних змінних (діапазон більшості змінних становить до ). Мій набір даних має майже 24 000 рядків. Коли я бігаю в R, я отримую:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Я прочитав …

56 r  regression  logistic  separation 

Наскільки я розумію, тест Уолда в контексті логістичної регресії використовується для визначення того, чи є певна змінна прогнозова значення значною чи ні. Він відкидає нульову гіпотезу, що відповідний коефіцієнт дорівнює нулю.ХXX Тест складається з ділення значення коефіцієнта на стандартну похибку .σσ\sigma Мене бентежить те, що також відомий як Z-оцінка і …

55 logistic  z-statistic