2024 Outeur: Elizabeth Oswald | [email protected]. Laas verander: 2024-01-13 00:02
Die logistiese regressiemodel self modelleer bloot die waarskynlikheid van uitset in terme van toevoer en voer nie statistiese klassifikasie uit nie (dit is nie 'n klassifiseerder), alhoewel dit gebruik kan word om 'n klassifiseerder, byvoorbeeld deur 'n afsnywaarde te kies en insette te klassifiseer met waarskynlikheid groter as die afsnypunt as een …
Hoe kan logistiese regressie as 'n klassifiseerder gebruik word?
Logistiese regressie is 'n eenvoudige dog baie effektiewe klassifikasie-algoritme, so dit word algemeen gebruik vir baie binêre klassifikasietake. … Logistiese regressiemodel neem 'n lineêre vergelyking as invoer en gebruik logistieke funksie en log-kans om 'n binêre klassifikasietaak uit te voer.
Is logistiese regressie 'n klassifikasie of regressie?
Logistiese regressie is 'n klassifikasie-algoritme wat gebruik word om waarnemings aan 'n diskrete stel klasse toe te wys. Sommige van die voorbeelde van klassifikasieprobleme is E-pos strooipos of nie strooipos, Aanlyn transaksies Bedrog of nie Bedrog, Tumor Kwaadaardig of Benigne.
Waarom is logistiese regressie 'n klassifiseerder?
Logistiese regressie is basies 'n toesig klassifikasie-algoritme. In 'n klassifikasieprobleem kan die teikenveranderlike(of -afvoer), y, slegs diskrete waardes neem vir gegewe stel kenmerke (of insette), X. In teenstelling met die algemene opvatting, IS logistiese regressie 'n regressiemodel.
Is logistiese regressie 'n lineêre klassifiseerder?
Logistiese regressie is tradisioneel gebruik as 'n lineêre klassifiseerder, dit wil sê wanneer die klasse in die kenmerkruimte deur lineêre grense geskei kan word. Dit kan egter reggestel word as ons toevallig 'n beter idee het oor die vorm van die besluitgrens … … Die besluitgrens is dus lineêr.
Aanbeveel:
Hoekom is my regressie-resultate onbeduidend?
Redes: 1) Klein steekproefgrootte relatief tot die variasie in jou data. 2) Geen verband tussen afhanklike en onafhanklike veranderlikes nie. As jou eksperiment goed ontwerp is met goeie replikasie, kan dit 'n nuttige uitkoms wees (publiseerbaar).
Waarom spss uitgesluit veranderlikes regressie?
Wanneer jy skynveranderlikes gebruik, het jy 'n vergelykingsgroep nodig om die koëffisiënte in die regressie-analise te kan interpreteer. SPSS sluit outomaties een staat uit om jou van hierdie vergelykingsgroep te voorsien. … SPSS sluit outomaties een kategorie uit wat nou jou verwysingskategorie is.
Moet ek korrelasie of regressie gebruik?
Wanneer jy 'n model, 'n vergelyking wil bou of 'n sleutelrespons voorspel, gebruik regression. As jy vinnig die rigting en sterkte van 'n verhouding wil opsom, is korrelasie jou beste opsie. Wanneer moet ek korrelasie-analise gebruik?
Wat is klassifiseerder in masjienleer?
In statistiek is klassifikasie die probleem om te identifiseer tot watter van 'n stel kategorieë 'n waarneming behoort. Voorbeelde is om 'n gegewe e-pos aan die "strooipos"- of "nie-strooipos"-klas toe te wys, en om 'n diagnose aan 'n gegewe pasiënt toe te ken op grond van waargenome eienskappe van die pasiënt.
Vir 'n logistiese regressie-analise?
Logistiese regressie-analise word gebruik om die assosiasie van (kategoriese of kontinue) onafhanklike veranderlike(s) met een digotome afhanklike veranderlike te ondersoek. Dit is in teenstelling met lineêre regressie-analise waarin die afhanklike veranderlike 'n kontinue veranderlike is.
