Questions marquées «logistic»

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 3 ans . Je construis une régression logistique en R en utilisant la méthode...

Je pense que j'ai une certaine confusion fondamentale sur le fonctionnement des fonctions de régression logistique (ou peut-être simplement des fonctions dans leur ensemble). Comment se fait-il que la fonction h (x) produise la courbe vue à gauche de l'image? Je vois qu'il s'agit d'un tracé de deux...

L'un des prédicteurs de mon modèle logistique a été la transformation logarithmique. Comment interprétez-vous le coefficient estimé du prédicteur transformé en logarithme et comment calculez-vous l'impact de ce prédicteur sur le rapport de

J'ai un ensemble de données dans lequel le taux d'événements est très faible (40 000 sur ). J'applique une régression logistique à ce sujet. J'ai eu une discussion avec quelqu'un où il s'est avéré que la régression logistique ne donnerait pas une bonne matrice de confusion sur des données à faible...

Disons que le problème suivant nous est posé: Prévoyez quels clients sont les plus susceptibles d'arrêter d'acheter dans notre boutique au cours des 3 prochains mois. Pour chaque client, nous connaissons le mois où l'on a commencé à acheter dans notre boutique et, en outre, nous avons de nombreuses...

J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

J'utilise une régression logistique binomiale pour identifier si l'exposition à has_xou has_yaffecte la probabilité qu'un utilisateur clique sur quelque chose. Mon modèle est le suivant: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Voici la sortie de mon modèle:...

J'essaie d'utiliser lme4::glmer()pour adapter un modèle mixte généralisé binomial (GLMM) avec une variable dépendante qui n'est pas binaire, mais une variable continue entre zéro et un. On peut considérer cette variable comme une probabilité; en fait , il est probable que rapporté par des sujets...

J'essaie de dupliquer les résultats de sklearnla bibliothèque de régression logistique en utilisant le glmnetpackage dans R. À partir de la documentation desklearn régression logistique , il essaie de minimiser la fonction de coût sous pénalité l2 min w , c 1minw , c12wTw + C∑i = 1NJournal( exp( -...

J'ai récemment reçu la question suivante par e-mail. Je posterai une réponse ci-dessous, mais j'étais intéressé à entendre ce que les autres pensaient. Diriez-vous que la régression logistique est un test non paramétrique? Je crois comprendre que le simple étiquetage d'un test non paramétrique...

En régression linéaire (perte au carré), en utilisant la matrice, nous avons une notation très concise pour l'objectif minimize  ∥Ax−b∥2minimize  ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Où AAA est la matrice de données, xxx est les coefficients et bbb est la réponse. Existe-t-il une notation...

J'ai pensé à ce problème. La fonction logistique habituelle pour la modélisation des données binaires est: Cependant, la fonction logit, qui est une courbe en forme de S , toujours le meilleur pour modéliser les données? Vous avez peut-être des raisons de croire que vos données ne suivent pas la...

J'ai du mal à dériver la Hesse de la fonction objectif, l(θ)l(θ)l(\theta) , en régression logistique où l(θ)l(θ)l(\theta) est: l(θ)=∑i=1m[yilog(hθ(xi))+(1−yi)log(1−hθ(xi))]l(θ)=∑i=1m[yilog⁡(hθ(xi))+(1−yi)log⁡(1−hθ(xi))] l(\theta)=\sum_{i=1}^{m} \left[y_{i} \log(h_\theta(x_{i})) + (1- y_{i}) \log (1...

Je cherche un Rpackage pour estimer les coefficients des modèles logit à effet fixe individuel (interception individuelle) à l'aide de l'estimateur de Chamberlain de 1980. Il est souvent connu sous le nom d'estimateur logit à effet fixe de Chamberlain. C'est un estimateur classique lorsqu'il s'agit...

J'essaie de comprendre le concept de surdispersion dans la régression logistique. J'ai lu que la surdispersion se produit lorsque la variance observée d'une variable de réponse est supérieure à celle attendue de la distribution binomiale. Mais si une variable binomiale ne peut avoir que deux...

J'ai un problème de classification binaire à partir de plusieurs fonctionnalités. Les coefficients d'une régression logistique (régularisée) ont-ils une signification interprétable? Je pensais qu'ils pourraient indiquer la taille de l'influence, étant donné que les caractéristiques sont...

J'aime comprendre la différence entre avec ou sans modèle d'interception dans la régression logistique Y a-t-il une différence entre eux, sauf qu'avec l'interception, les coefficients considèrent le log (odds ratio) par rapport au groupe de référence et sans l'interception, ils considèrent le log...

Je suis très confus avec la façon dont le poids fonctionne en glm avec family = "binomial". À ma connaissance, la probabilité du glm avec family = "binomial" est spécifiée comme suit: où y est la "proportion de succès observée" et n est le nombre connu d'essais.ynF( y) = ( nn y) pn y( 1 - p )n ( 1...

J'utilise spotfire (S ++) pour l'analyse statistique dans mon projet et je dois exécuter une régression logistique multinomiale pour un grand ensemble de données. Je sais que le meilleur algorithme aurait été mlogit, mais malheureusement ce n'est pas disponible en s ++. Cependant, j'ai la...

Il s'agit d'une question concernant une pratique ou une méthode suivie par certains de mes collègues. En faisant un modèle de régression logistique, j'ai vu des gens remplacer des variables catégorielles (ou des variables continues qui sont regroupées) par leur poids de preuve respectif (WoE). Ceci...