Supposons que nous ayons covariables x 1 , … , x n et une variable de résultat binaire y . Certaines de ces covariables sont catégorielles avec plusieurs niveaux. D'autres sont continus. Comment choisiriez-vous le "meilleur" modèle? En d'autres termes, comment choisissez-vous les covariables à...
Je passe par le cours DeepAI de Cousera (semaine 1 vidéo 1 "Présentation des réseaux de neurones") et Andrew Ng explique comment chaque couche d'un réseau de neurones n'est qu'une autre régression logistique, mais il n'explique pas comment cela rend les choses plus précises. Ainsi, dans un réseau à...
Les classes prédites à partir de la régression logistique (binaire) sont déterminées en utilisant un seuil sur les probabilités d'appartenance aux classes générées par le modèle. Si je comprends bien, généralement 0,5 est utilisé par défaut. Mais la variation du seuil changera les classifications...
Il y a plusieurs articles mathématiques qui décrivent le lasso bayésien, mais je veux un code JAGS correct et testé que je peux utiliser. Quelqu'un pourrait-il publier un exemple de code BUGS / JAGS qui implémente une régression logistique régularisée? Tout schéma (L1, L2, Elasticnet) serait...
Je suis en train de lire l'excellent livre de Kruschke «Faire l'analyse des données bayésiennes». Cependant, le chapitre sur la régression logistique hiérarchique (chapitre 20) est quelque peu déroutant. La figure 20.2 décrit une régression logistique hiérarchique où le paramètre de Bernoulli est...
Habituellement, dans la régression logistique, nous ajustons un modèle et obtenons des prédictions sur l'ensemble d'entraînement. Nous validons ensuite ces prévisions d'entraînement (quelque chose comme ici ) et décidons de la valeur seuil optimale en fonction de quelque chose comme la courbe ROC....
Supposons qu'un jeu propose un événement qui, à la fin, donne une récompense ou ne donne rien. Le mécanisme exact pour déterminer si la récompense est donnée est inconnu, mais je suppose qu'un générateur de nombres aléatoires est utilisé, et si le résultat est supérieur à une valeur codée en dur,...
Je veux calculer les coefficients d'une régression très similaire à la régression logistique (en fait, régression logistique avec un autre coefficient: quandApourrait être donné). J'ai pensé à utiliser GMM pour calculer les coefficients, mais je ne sais pas quelles sont les conditions de moment que...
J'utilise scikit-learn pour effectuer une régression logistique avec validation croisée sur un ensemble de données (environ 14 paramètres avec> 7000 observations normalisées). J'ai également un classificateur cible qui a une valeur de 1 ou 0. Le problème que j'ai, c'est que quel que soit le...
Pour autant que je sache, la différence entre le modèle logistique et le modèle de réponse fractionnaire (frm) est que la variable dépendante (Y) dans laquelle frm est [0,1], mais la logistique est {0, 1}. De plus, frm utilise l'estimateur de quasi-vraisemblance pour déterminer ses paramètres....
Je comprends que l'une des raisons pour lesquelles la régression logistique est fréquemment utilisée pour prédire les taux de clics sur le Web est qu'elle produit des modèles bien calibrés. Y a-t-il une bonne explication mathématique à
J'ai une cohorte de patients dont la durée de suivi est différente. Jusqu'à présent, je fais abstraction de l'aspect du temps et j'ai juste besoin de modéliser un résultat binaire-maladie / pas de maladie. Je fais habituellement une régression logistique dans ces études, mais un autre collègue m'a...
PRÉFACE: Je ne me soucie pas des avantages d'utiliser ou non un seuil, ni de la façon de choisir un seuil. Ma question est purement mathématique et due à la curiosité. La régression logistique modélise la probabilité conditionnelle postérieure de la classe A par rapport à la classe B et elle...
Mes prédictions provenant d'un modèle de régression logistique (glm dans R) ne sont pas limitées entre 0 et 1 comme je m'y attendais. Ma compréhension de la régression logistique est que vos paramètres d'entrée et de modèle sont combinés linéairement et la réponse est transformée en probabilité à...
J'essaie de comprendre la régression logistique de Firth (méthode de gestion de la séparation parfaite / complète ou quasi-complète dans la régression logistique) afin de pouvoir l'expliquer aux autres en termes simplifiés. Quelqu'un a-t-il une explication factice de la modification que...
J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en...
J'utilise un modèle de régression logistique sous la forme: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) Normalement, je calculerais l'ICC à partir des variances d'interception et résiduelles, mais le résumé du modèle n'inclut pas la variance résiduelle. Comment puis-je calculer...
Dans R, il existe trois méthodes pour formater les données d'entrée pour une régression logistique à l'aide de la glmfonction: Les données peuvent être dans un format "binaire" pour chaque observation (par exemple, y = 0 ou 1 pour chaque observation); Les données peuvent être au format...
J'ai travaillé sur un modèle logistique et j'ai des difficultés à évaluer les résultats. Mon modèle est un logit binomial. Mes variables explicatives sont: une variable catégorielle à 15 niveaux, une variable dichotomique et 2 variables continues. Mon N est grand> 8000. J'essaie de modéliser la...
Je voudrais connaître les différences entre la régression logistique randomisée (RLR) et la régression logistique simple (LR), par conséquent, je lis un article "Sélection de la stabilité" de Meinshausen, et al. ; cependant je ne comprends pas ce qu'est RLR et quelles sont les différences entre RLR...