Désigne généralement les procédures statistiques qui utilisent la fonction logistique, le plus souvent diverses formes de régression logistique
Quelle est la différence entre les modèles Logit et Probit ? Je suis plus intéressé par savoir quand utiliser la régression logistique et quand utiliser Probit. S'il existe une littérature qui le définit en utilisant R , cela serait également
Si vous avez une variable qui sépare parfaitement les zéros de la variable cible, R affichera le message d’alerte suivant: "séparation parfaite ou quasi parfaite": Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Nous obtenons toujours le modèle mais les estimations des...
Quelle est la différence entre la régression linéaire et la régression logistique? Quand utiliseriez-vous
Une régression logistique à l'aide de lme4 se termine par Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Une cause probable de cette erreur est apparemment une insuffisance de rang. Qu'est-ce qu'une déficience de rang et comment devrais-je y
Bon, je pense donc avoir un échantillon assez décent, en tenant compte de la règle empirique de 20: 1: un échantillon assez volumineux (N = 374) pour un total de 7 variables prédictives candidates. Mon problème est le suivant: quel que soit le jeu de variables de prédiction que j'utilise, les...
Je suis intéressé par le calcul de l'aire sous la courbe (AUC), ou la statistique C, à la main pour un modèle de régression logistique binaire. Par exemple, dans le jeu de données de validation, j'ai la valeur vraie pour la variable dépendante, rétention (1 = retenue; 0 = non conservée), ainsi...
Étant donné que la régression logistique est un statistique modèle de classification prises avec des variables dépendantes, pourquoi pas appelé Classification logistique ? Le nom "Régression" ne devrait-il pas être réservé aux modèles traitant des variables dépendantes...
Pour la régression linéaire, nous pouvons vérifier les tracés de diagnostic (tracés de résidus, tracés QQ normaux, etc.) pour vérifier si les hypothèses de régression linéaire sont violées. Pour la régression logistique, j'ai du mal à trouver des ressources qui expliquent comment diagnostiquer...
Même si toutes les images du jeu de données MNIST sont centrées, avec une échelle similaire et face visible sans rotations, elles présentent une variation importante de l'écriture manuscrite qui me laisse perplexe sur la précision avec laquelle un modèle linéaire atteint une précision de...
Dans son cours d'apprentissage automatique, Andrew Ng introduit la régression linéaire et la régression logistique, et montre comment ajuster les paramètres du modèle à l'aide de la méthode de la méthode de Newton et de la méthode de descente par gradient. Je sais que la descente sur gradient peut...
Quelle est la différence entre les termes "fonction de lien" et "fonction de lien canonique"? De plus, y a-t-il des avantages (théoriques) à utiliser l'un par rapport à l'autre? Par exemple, une variable de réponse binaire peut être modélisée à l'aide de nombreuses fonctions de liaison telles que...
Qu'est-ce qui détermine le choix de la fonction (Softmax vs Sigmoid) dans un classificateur logistique? Supposons qu'il existe 4 classes de sortie. Chacune des fonctions ci-dessus donne les probabilités que chaque classe soit la sortie correcte. Alors lequel choisir pour un
En réponse à cette question, John Christie a suggéré d'évaluer l'adéquation des modèles de régression logistique en évaluant les résidus. Je sais comment interpréter les résidus dans les MCO, ils sont à la même échelle que le DV et très clairement la différence entre y et le y prévue par le modèle....
Je suis en train de prédire un résultat binaire en utilisant 50 variables continues explicatives (la gamme de la plupart des variables est à ∞ ). Mon ensemble de données contient près de 24 000 lignes. Quand je cours en R, je reçois:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did...
Autant que je sache, le test de Wald dans le contexte de la régression logistique est utilisé pour déterminer si une certaine variable prédictive est significative ou non. Il rejette l'hypothèse nulle du coefficient correspondant égal à zéro.XXX Le test consiste à diviser la valeur du coefficient...
J'ai une SPSSsortie pour un modèle de régression logistique. La sortie indique deux mesures pour l'ajustement du modèle, Cox & Snellet Nagelkerke. Donc, en règle générale, laquelle de ces mesures R2R²R^² rapporteriez-vous comme ajustement du modèle? Ou, lequel de ces indices d'ajustement est...
Je voudrais autant d’algorithmes effectuant la même tâche que la régression logistique. Ce sont des algorithmes / modèles qui peuvent donner une prédiction à une réponse binaire (Y) avec une variable explicative (X). Je serais heureux si, après avoir nommé l'algorithme, vous montriez également...
Supposons que j'ai un objet de classe glm(correspondant à un modèle de régression logistique) et j'aimerais transformer les probabilités prédites données en predict.glmutilisant l'argument type="response"en réponses binaires, c'est-à-dire ou Y = 0 . Quel est le moyen le plus rapide et le plus...
Puisque nous utilisons la fonction logistique pour transformer une combinaison linéaire de l’entrée en une sortie non linéaire, comment une régression logistique peut-elle être considérée comme un classifieur linéaire? La régression linéaire est semblable à un réseau de neurones sans la couche...
Je monte une famille de binômes dans R, et j'ai toute une troupe de variables explicatives, et j'ai besoin de trouver le meilleur (R au carré comme mesure, ça va). À part écrire un script pour parcourir différentes combinaisons aléatoires de variables explicatives et ensuite enregistrer qui donne...