Запитання з тегом «logistic»

Мені б хотілося стільки алгоритмів, які виконують те саме завдання, що і логістична регресія. Це алгоритми / моделі, які можуть передбачити двійкову відповідь (Y) з деякою пояснювальною змінною (X). Буду радий, якби ви назвали алгоритм, ви також показали, як його реалізувати в R. Ось код, який можна оновити за допомогою …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

У мене є SPSSвихід на модель логістичної регресії. Вихідні дані повідомляють про два заходи для відповідності моделі Cox & Snellта Nagelkerke. Отже, як правило, про який із цих заходів R2R²R^² ви б повідомили про відповідність моделі? Або, який із цих відповідних індексів є тим, про який зазвичай повідомляють у журналах? …

55 logistic  goodness-of-fit  r-squared 

Скажімо, у мене є об'єкт класу glm(відповідає логістичній регресійній моделі), і я хотів би перетворити передбачувані ймовірності, отримані за predict.glmдопомогою аргументу, type="response"у бінарні відповіді, тобто або . Який найшвидший і найбільш канонічний спосіб зробити це в R?Y=1Y=1Y=1Y=0Y=0Y=0 Хоча, знову ж таки, мені відомо predict.glm, я не знаю, де саме живе …

50 r  generalized-linear-model  logistic 

Оскільки ми використовуємо логістичну функцію для перетворення лінійної комбінації вхідних даних у нелінійний вихід, як можна вважати логістичну регресію лінійним класифікатором? Лінійна регресія подібна до нейронної мережі без прихованого шару, тому чому нейронні мережі вважаються нелінійними класифікаторами, а логістична регресія - лінійною?

49 logistic  classification  neural-networks 

Я поміщаю біноміальну glm сім'ю в R, і у мене є ціла група пояснювальних змінних, і мені потрібно знайти найкраще (R-квадрат, як міра - це нормально). Не маючи написання сценарію, щоб переглядати випадкові різні комбінації пояснювальних змінних, а потім записувати, що найкраще, я дійсно не знаю, що робити. І leapsфункція …

47 r  logistic 

Опис Крістофера Меннінга про логістичну регресію в R показує логістичну регресію в R таким чином: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) Деякі результати: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family = binomial("logit")) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.24384 …

46 r  logistic  log-likelihood 

Я знаю, що мені щось не вистачає в моєму розумінні логістичної регресії, і я дуже вдячний за будь-яку допомогу. Наскільки я розумію, логістична регресія передбачає, що ймовірність результату '1' за даними входів є лінійною комбінацією входів, переданих через функцію обернено-логістичної. Це є прикладом у наступному R-коді: #create data: x1 = …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

У мене 64 хеш-символів SHA256. Я сподіваюся підготувати модель, яка може передбачити, починається чистий текст, що використовується для створення хешу, з 1 чи ні. Незалежно, якщо це "Можливо", який алгоритм був би найкращим підходом? Мої початкові думки: Створіть великий зразок хешей, який починається з 1, і великий зразок хешей, який …

43 machine-learning  logistic 

Регуляризація за допомогою таких методів, як Ridge, Lasso, ElasticNet, досить поширена для лінійної регресії. Мені хотілося знати наступне: чи застосовуються ці методи для логістичної регресії? Якщо так, чи є якісь відмінності в способі їх використання для логістичної регресії? Якщо ці методи не застосовуються, як можна регулювати логістичну регресію?

42 regression  logistic  regularization 

Стислий підсумок Чому частіше застосовується логістична регресія (з коефіцієнтом шансів) у когортних дослідженнях з бінарними результатами, на відміну від регресії Пуассона (з відносними ризиками)? Фон На моєму досвіді курси статистики та епідеміології бакалавратів та випускників, як показує мій досвід, зазвичай вчать, що логістичну регресію слід використовувати для моделювання даних з …

42 logistic  poisson-distribution  epidemiology  odds-ratio  relative-risk 

Зараз я читаю документ про місце голосування та перевагу голосування на виборах 2000 та 2004 років. У ній є діаграма, яка відображає коефіцієнти логістичної регресії. З курсів років назад і трохи читаючи, Я розумію, що логістична регресія є способом опису взаємозв'язку між декількома незалежними змінними та бінарною змінною відповіді. Що …

42 regression  logistic  interpretation 

Я маю на увазі побудувати модель, яка передбачає співвідношення , де a ≤ b і a > 0 і b > 0 . Отже, співвідношення було б між 0 і 1 .а / бa/ba/ba ≤ ba≤ba \le ba > 0a>0a > 0b > 0b>0b > 0000111 Я міг би використовувати …

42 regression  logistic  generalized-linear-model  beta-distribution  beta-regression 

Перетворюючи змінні, чи потрібно вам використовувати одне й те саме перетворення? Наприклад, чи можу я вибрати і вибрати різні змінені змінні, як у: Нехай, - вік, тривалість роботи, тривалість проживання та дохід.x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) Або ви повинні бути узгоджені зі своїми перетвореннями і використовувати все …

41 r  regression  logistic  data-transformation 

Чому де-факто стандартна сигмоїдна функція настільки популярна в (неглибоких) нейронних мережах та логістичній регресії?11+e−x11+e−x\frac{1}{1+e^{-x}} Чому б нам не скористатися багатьма іншими похідними функціями, з більш швидким часом обчислень або повільнішим розпадом (тому зникаючий градієнт трапляється менше). У Вікіпедії небагато прикладів щодо сигмоподібних функцій . Один з моїх улюблених із повільним …

40 logistic  neural-networks  least-squares 

Я намагаюся провести логістичний регресійний аналіз R. Я відвідував курси з цього матеріалу за допомогою STATA. Мені дуже важко копіювати функціональні можливості в R. Чи дозріла вона в цій області? Здається, що документації чи керівництва мало. Вигляд коефіцієнта шансів, схоже, вимагає встановлення epicalcта / або epitoolsта / або інших, жоден …

40 r  logistic  odds-ratio