Bezieht sich allgemein auf statistische Verfahren, die die logistische Funktion nutzen, am häufigsten verschiedene Formen der logistischen Regression
Was ist der Unterschied zwischen dem Logit- und dem Probit-Modell ? Ich bin hier mehr daran interessiert zu wissen, wann man logistische Regression und wann man Probit einsetzt. Wenn es Literatur gibt, die es mit R definiert , wäre das ebenfalls
Wenn Sie eine Variable haben, die Nullen und Einsen in der Zielvariablen perfekt trennt, gibt R die folgende Warnmeldung "perfekte oder quasi perfekte Trennung" aus: Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Wir haben immer noch das Modell, aber die...
Was ist der Unterschied zwischen linearer und logistischer Regression? Wann würden Sie jeweils
Die Anpassung einer logistischen Regression mit lme4 endet mit Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Eine wahrscheinliche Ursache für diesen Fehler ist offenbar ein Rangmangel. Was ist ein Rangmangel und wie soll ich damit
Okay, ich denke, ich habe eine ausreichend gute Stichprobe, unter Berücksichtigung der 20: 1-Faustregel: eine ziemlich große Stichprobe (N = 374) für insgesamt 7 Kandidaten-Prädiktorvariablen. Mein Problem ist das Folgende: Unabhängig davon, welchen Satz von Prädiktorvariablen ich verwende,...
Ich bin daran interessiert, die Fläche unter der Kurve (AUC) oder die c-Statistik von Hand für ein binäres logistisches Regressionsmodell zu berechnen. Zum Beispiel habe ich im Validierungsdatensatz den wahren Wert für die abhängige Variable, Aufbewahrung (1 = beibehalten; 0 = nicht beibehalten),...
Da es sich bei der logistischen Regression um ein statistisches Klassifizierungsmodell handelt, das sich mit kategorienabhängigen Variablen befasst, warum wird es nicht als logistische Klassifizierung bezeichnet ? Sollte der Name "Regression" nicht Modellen vorbehalten sein, die sich mit stetigen...
Bei der linearen Regression können wir die Diagnosediagramme (Residuendiagramme, normale QQ-Diagramme usw.) überprüfen, um zu überprüfen, ob die Annahmen der linearen Regression verletzt werden. Bei der logistischen Regression habe ich Probleme, Ressourcen zu finden, die erläutern, wie die...
In Andrew Ngs Kurs über maschinelles Lernen führt er in die lineare und logistische Regression ein und zeigt, wie die Modellparameter mithilfe des Gradientenabfalls und der Newton-Methode angepasst werden. Ich weiß, dass Gradientenabstieg in einigen Anwendungen des maschinellen Lernens (z. B....
Was ist der Unterschied zwischen den Begriffen "Link-Funktion" und "Canonical Link-Funktion"? Gibt es auch irgendwelche (theoretischen) Vorteile, wenn man eins gegenüber dem anderen verwendet? Beispielsweise kann eine binäre Antwortvariable unter Verwendung vieler Verknüpfungsfunktionen wie logit ,...
Obwohl alle Bilder im MNIST-Datensatz in einem ähnlichen Maßstab zentriert und ohne Rotation sichtbar sind, weisen sie eine signifikante Variation der Handschrift auf, die mich verblüfft, wie ein lineares Modell eine so hohe Klassifizierungsgenauigkeit erzielt. Soweit ich in der Lage bin,...
Was entscheidet über die Wahl der Funktion (Softmax vs Sigmoid) in einem Logistic-Klassifikator? Angenommen, es gibt 4 Leistungsklassen. Jede der obigen Funktionen gibt die Wahrscheinlichkeiten jeder Klasse als die richtige Ausgabe an. Also welche für einen
Bei der Beantwortung dieser Frage schlug John Christie vor, die Anpassung logistischer Regressionsmodelle durch Auswertung der Residuen zu bewerten. Ich kenne mich mit der Interpretation von Residuen in OLS aus. Sie sind im selben Maßstab wie die DV und sehr deutlich der Unterschied zwischen y und...
Ich versuche, ein binäres Ergebnis unter Verwendung von 50 kontinuierlichen erklärenden Variablen vorherzusagen (der Bereich der meisten Variablen ist bis ). Mein Datensatz enthält fast 24.000 Zeilen. Wenn ich in R renne, bekomme ich:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm...
Nach meinem Verständnis wird der Wald-Test im Rahmen der logistischen Regression verwendet, um festzustellen, ob eine bestimmte Prädiktorvariable signifikant ist oder nicht. Die Nullhypothese, dass der entsprechende Koeffizient Null ist, wird verworfen.XXX Der Test besteht aus der Division des...
Ich habe SPSSfür ein logistisches Regressionsmodell ausgegeben. Die Ausgabe meldet zwei Maßnahmen für das Modell fit, Cox & Snellund Nagelkerke. Welche dieser Kennzahlen würden Sie als Faustregel als passend melden?R2R²R^² Oder welcher dieser Anpassungsindizes ist derjenige, über den...
Ich möchte so viele Algorithmen, die die gleiche Aufgabe wie die logistische Regression ausführen. Das sind Algorithmen / Modelle, die eine Vorhersage für eine binäre Antwort (Y) mit einer erklärenden Variablen (X) geben können. Ich würde mich freuen, wenn Sie nach dem Namen des Algorithmus auch...
Nehmen wir an, ich habe ein Klassenobjekt glm(das einem logistischen Regressionsmodell entspricht) und möchte die predict.glmmit dem Argument angegebenen vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten type="response"in binäre Antworten umwandeln, dh oder . Was ist der schnellste und kanonischste Weg, dies in...
Wie kann die logistische Regression als linearer Klassifikator betrachtet werden, da wir die logistische Funktion verwenden, um eine lineare Kombination der Eingabe in eine nicht lineare Ausgabe umzuwandeln? Lineare Regression ist wie ein neuronales Netzwerk ohne verborgene Schicht. Warum werden...
Ich passe eine Binomialfamilie glm in R an, und ich habe eine ganze Truppe von erklärenden Variablen, und ich muss das Beste finden (R-Quadrat als Maß ist in Ordnung). Kurz bevor ich ein Skript schreibe, um zufällig verschiedene Kombinationen der erklärenden Variablen durchzugehen und dann...