Als «logistic» getaggte Fragen

Bezieht sich allgemein auf statistische Verfahren, die die logistische Funktion nutzen, am häufigsten verschiedene Formen der logistischen Regression

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Welche Pseudo-
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 normalerweise in Fachzeitschriften berichtet wird? Hintergrund: Bei der Regression wird versucht, das …
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Erhalten von vorhergesagten Werten (Y = 1 oder 0) aus einer logistischen Regressionsmodellanpassung
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 R zu tun?Y.= 1Y=1Y=1Y.= 0Y=0Y=0 Auch predict.glmwenn mir bewusst ist , dass ich …
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Warum ist die logistische Regression ein linearer Klassifikator?
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 neuronale Netzwerke als nichtlineare Klassifikatoren betrachtet und logistische Regression ist …
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Wie wird die Auswahl der logistischen Regressionsuntermenge durchgeführt?
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 aufzuzeichnen, was am besten funktioniert, …
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Wie berechnet man Pseudo-
Christopher Mannings Artikel über die logistische Regression in R zeigt eine logistische Regression in R wie folgt: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) Einige Ausgaben: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family = binomial("logit")) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …
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Wie werden künstliche Daten für die logistische Regression simuliert?
Ich weiß, dass ich etwas in meinem Verständnis der logistischen Regression vermisse und würde mich über jede Hilfe sehr freuen. Nach meinem Verständnis geht die logistische Regression davon aus, dass die Wahrscheinlichkeit eines 1-Ergebnisses bei den Eingaben eine lineare Kombination der Eingaben ist, die durch eine inverse logistische Funktion geleitet …
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Kann maschinelles Lernen die SHA256-Hashes dekodieren?
Ich habe einen SHA256-Hash mit 64 Zeichen. Ich hoffe, ein Modell zu trainieren, das vorhersagen kann, ob der zur Generierung des Hashs verwendete Klartext mit einer 1 beginnt oder nicht. Unabhängig davon, ob dies "Möglich" ist, welcher Algorithmus ist der beste Ansatz? Meine ersten Gedanken: Generieren Sie eine große Stichprobe …
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Regularisierungsmethoden für die logistische Regression
Regularisierung mit Methoden wie Ridge, Lasso und ElasticNet ist für die lineare Regression weit verbreitet. Ich wollte Folgendes wissen: Sind diese Methoden für die logistische Regression anwendbar? Wenn ja, gibt es Unterschiede in der Art und Weise, wie sie für die logistische Regression verwendet werden müssen? Wie kann man eine …
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Poisson-Regression zur Abschätzung des relativen Risikos für binäre Ergebnisse
Kurze Zusammenfassung Warum wird logistische Regression (mit Odds Ratios) in Kohortenstudien mit binären Ergebnissen häufiger verwendet als Poisson-Regression (mit relativen Risiken)? Hintergrund Meiner Erfahrung nach lehren Statistik- und Epidemiologiekurse für Studierende und Absolventen im Allgemeinen, dass die logistische Regression zur Modellierung von Daten mit binären Ergebnissen verwendet werden sollte, wobei …
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Welche Bedeutung haben logistische Regressionskoeffizienten?
Ich lese gerade einen Artikel über den Wahlort und die Wahlpräferenz bei den Wahlen 2000 und 2004. Darin befindet sich ein Diagramm, in dem die logistischen Regressionskoeffizienten angezeigt werden. Aus Kursen vor Jahren und ein wenig nachlesenIch verstehe unter logistischer Regression eine Möglichkeit, die Beziehung zwischen mehreren unabhängigen Variablen und …
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Regression: Variablen transformieren
Müssen Sie beim Transformieren von Variablen alle dieselbe Transformation verwenden? Kann ich zum Beispiel unterschiedlich transformierte Variablen auswählen, wie in: Sei Alter, Beschäftigungsdauer, Aufenthaltsdauer und Einkommen.x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) Oder müssen Sie mit Ihren Transformationen konsistent sein und alle dieselben verwenden? Wie in: Y = B1*log(x1) …
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Warum Sigmoid-Funktion anstelle von irgendetwas anderem?
Warum ist die De-facto-Standard-Sigmoid-Funktion in (nicht-tiefen) neuronalen Netzwerken und logistischen Regressionen so beliebt?11+e−x11+e−x\frac{1}{1+e^{-x}} Warum verwenden wir nicht viele der anderen ableitbaren Funktionen mit einer schnelleren Rechenzeit oder einem langsameren Zerfall (so dass der Gradient weniger verschwindet)? In Wikipedia gibt es nur wenige Beispiele für Sigmoidfunktionen . Einer meiner Favoriten mit …
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Logistische Regression in R (Odds Ratio)
Ich versuche eine logistische Regressionsanalyse durchzuführen R. Ich habe Kurse besucht, die dieses Material mit STATA behandeln. Ich finde es sehr schwierig, die Funktionalität in zu replizieren R. Ist es in diesem Bereich ausgereift? Es scheint wenig Dokumentation oder Anleitung zu geben. Die Erstellung der Odds Ratio-Ausgabe erfordert anscheinend die …
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