Als «logit» getaggte Fragen

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

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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Was bedeutet der Logit-Wert eigentlich?
Ich habe ein Logit-Modell, das in vielen Fällen eine Zahl zwischen 0 und 1 liefert, aber wie können wir das interpretieren? Nehmen wir einen Fall mit einem Logit von 0,20 Können wir behaupten, dass eine Wahrscheinlichkeit von 20% besteht, dass ein Fall der Gruppe B gegenüber der Gruppe A angehört? …
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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen statistischen Test durch, …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Welcher Optimierungsalgorithmus wird in glm-Funktion in R verwendet?
Mit folgendem Code kann eine logit-Regression in R durchgeführt werden: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Es sieht so aus, als ob der Optimierungsalgorithmus konvergiert hat - es gibt Informationen über die Schrittanzahl des Fisher-Scoring-Algorithmus: Call: …
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Warum den Logit-Link in der Beta-Regression verwenden?
Vor kurzem war ich daran interessiert, ein Beta-Regressionsmodell für ein proportionales Ergebnis zu implementieren. Beachten Sie, dass dieses Ergebnis nicht in einen Binomialkontext passt, da es in diesem Kontext kein aussagekräftiges Konzept für einen diskreten "Erfolg" gibt. Tatsächlich ist das Ergebnis tatsächlich ein Anteil der Dauer; Der Zähler ist die …
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GBM-Paket vs. Caret mit GBM
Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung von RMSE und R ^ 2 …
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Ordinale logistische Regression in Python
Ich möchte eine ordinale logistische Regression in Python ausführen - für eine Antwortvariable mit drei Ebenen und einigen erklärenden Faktoren. Das statsmodelsPaket unterstützt Modelle mit binärer und multinomialer Protokollierung (MNLogit), jedoch keine geordnete Protokollierung. Da die zugrunde liegende Mathematik nicht so unterschiedlich ist, frage ich mich, ob sie mit diesen …
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