Ich habe ein Problem mit 6 Klassen. Daher erstelle ich einen Klassifikator für mehrere Klassen wie folgt: Für jede Klasse habe ich einen Klassifikator für die logistische Regression, der Eins gegen Alle verwendet, was bedeutet, dass ich 6 verschiedene Klassifikatoren habe. Ich kann für jeden...
Bei der Modellierung kontinuierlicher Proportionen (z. B. proportionale Vegetationsbedeckung bei Erhebungsquadraten oder Anteil der Zeit, die an einer Aktivität beteiligt ist) wird die logistische Regression als unangemessen angesehen (z. B. Warton & Hui (2011). Der Arkussinus ist asinin: die...
Mein Verständnis von SVM ist, dass es einer logistischen Regression (LR) sehr ähnlich ist, dh eine gewichtete Summe von Merkmalen wird an die Sigmoidfunktion übergeben, um eine Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit zu einer Klasse zu erhalten, jedoch anstelle des Verlusts der Kreuzentropie...
Ich muss gestehen, dass ich in keiner meiner Klassen, Studenten oder Absolventen, von diesem Begriff gehört habe. Was bedeutet es für eine logistische Regression, Bayesianisch zu sein? Ich suche nach einer Erklärung mit einem Übergang von der regulären Logistik zur Bayes'schen Logistik, ähnlich...
Wir haben Daten mit einem binären Ergebnis und einigen Kovariaten. Ich habe die Daten mithilfe der logistischen Regression modelliert. Nur eine einfache Analyse, nichts Außergewöhnliches. Die endgültige Ausgabe soll eine Dosis-Wirkungs-Kurve sein, in der wir zeigen, wie sich die Wahrscheinlichkeit...
Ich muss Informationen über die wichtigsten Prädiktoren für die Stimmen eines Kandidaten anhand von Umfragedaten zur öffentlichen Meinung präsentieren. Ich habe eine logistische Regression mit allen Variablen durchgeführt, die mir wichtig sind, aber ich kann keine gute Möglichkeit finden, diese...
Ich habe 100.000 Beobachtungen (9 Dummy-Indikatorvariablen) mit 1000 positiven. Die logistische Regression sollte in diesem Fall gut funktionieren, aber die Cutoff-Wahrscheinlichkeit verwirrt mich. In der allgemeinen Literatur wählen wir einen Cutoff von 50%, um Einsen und Nullen vorherzusagen. Ich...
Ich hatte einige Fragen zur Interpretation von Quotenverhältnissen für kontinuierliche Variablen in der logistischen Regression. Ich denke, dies sind grundlegende Fragen zur logistischen Regression (und wahrscheinlich zur Regression im Allgemeinen), und obwohl ich mich ein wenig schäme, dass ich...
Ich kann eine logistische Regression in der RVerwendung trainieren glm(y ~ x, family=binomial(logit))) IIUC optimiert dies jedoch für die Protokollwahrscheinlichkeit. Gibt es eine Möglichkeit, das Modell mit der linearen ( ) Verlustfunktion zu trainieren (die in diesem Fall der gesamten...
Angenommen, ein logistisches Regressionsmodell wird verwendet, um vorherzusagen, ob ein Online-Käufer ein Produkt kaufen wird (Ergebnis: Kauf), nachdem er auf eine Reihe von Online-Anzeigen geklickt hat (Prädiktoren: Ad1, Ad2 und Ad3). Das Ergebnis ist eine binäre Variable: 1 (gekauft) oder 0...
Ich habe einen Datensatz, in dem Leute gefragt werden, ob sie an einem bestimmten Ort waren (z. B. A, B, C, D), und sie können mehr als eine Wahl treffen. Dann wird ihnen eine Probe aus der Nase entnommen, um festzustellen, ob sie mit einigen infiziert sind Krankheit. Ich muss das relative Risiko...
Ich erstelle ein Neigungsmodell unter Verwendung der logistischen Regression für einen Utility-Client. Ich mache mir Sorgen, dass meine "schlechten" Konten von der Gesamtstichprobe nur 5% betragen und der Rest alle gut sind. Ich sage "schlecht" voraus. Wird das Ergebnis verzerrt sein? Was ist das...
Wann ist die WOE-Transformation (Weight of Evidence) von kategorialen Variablen sinnvoll? Das Beispiel ist in der WOE-Transformation zu sehen (Für eine Antwort und einen kategorialen Prädiktor mit k Kategorien und y j Erfolgen aus n j Versuchen innerhalb der j- ten Kategorie dieses Prädiktors ist...
Die Statistik des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses (auch bekannt als Abweichung) und der Test auf mangelnde Anpassung (oder Anpassungsgüte) sind für ein logistisches Regressionsmodell (Anpassung unter Verwendung der Funktion) in R ziemlich einfach zu erhalten . Dies kann jedoch sein Es ist leicht,...
Ich versuche herauszufinden, ob einfache Wahrscheinlichkeiten für mein Problem funktionieren oder ob es besser ist, komplexere Methoden wie die logistische Regression zu verwenden (und etwas darüber zu lernen). Die Antwortvariable in diesem Problem ist eine binäre Antwort (0, 1). Ich habe eine...
Was sind die richtigen Annahmen für die multinomiale logistische Regression? Und was sind die besten Tests, um diese Annahmen mit SPSS 18 zu
Ich versuche, den Erfolg oder Misserfolg von Schülern anhand einiger Funktionen mit einem logistischen Regressionsmodell vorherzusagen. Um die Leistung des Modells zu verbessern, habe ich bereits darüber nachgedacht, die Schüler anhand offensichtlicher Unterschiede in verschiedene Gruppen...
Ich habe das Modell für die logistische Regression für mehrere Klassen erhalten, das von gegeben ist P(Y=j|X(i))=exp(θTjX(i))1+∑km=1exp(θTmX(i))P(Y=j|X(i))=exp(θjTX(i))1+∑m=1kexp(θmTX(i)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} Dabei ist k die...
Ich führe eine Analyse der Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls unter Verwendung logistischer Regression und zufälliger Wälder durch. Wenn ich logistische Regression verwende, ist die Vorhersage immer '1' (was ein gutes Darlehen bedeutet). Ich habe das noch nie gesehen und weiß nicht, wo ich...
Bei der logistischen Regression bedeutet ein Odds Ratio von 2, dass das Ereignis bei einer Erhöhung des Prädiktors um eine Einheit 2-mal wahrscheinlicher ist. Bei der Cox-Regression bedeutet eine Hazard Ratio von 2, dass das Ereignis zu jedem Zeitpunkt doppelt so häufig auftritt, wenn der Prädiktor...