2024 Автор: Elizabeth Oswald | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-13 00:09
Логистикалык регрессиялык моделдин өзү жөн гана киргизүү боюнча чыгаруу ыктымалдыгын моделдейт жана статистикалык классификацияны аткарбайт (ал классификатор эмес), бирок аны жасоо үчүн колдонсо болот. классификатор, мисалы, чектүү маанини тандоо жана ыктымалдыгы чектен жогору болгон киргизүүлөрдү бир катары классификациялоо аркылуу …
Логистикалык регрессияны классификатор катары кантип колдонсо болот?
Логистикалык регрессия – бул жөнөкөй, бирок абдан эффективдүү классификация алгоритми, андыктан ал көп бинардык классификация тапшырмалары үчүн колдонулат. … Логистикалык регрессиянын модели киргизүү катары сызыктуу теңдемени алат жанабинардык классификация тапшырмасын аткаруу үчүн логистикалык функцияны жана логистикалык мүмкүнчүлүктөрдү колдонот.
Логистикалык регрессия классификациябы же регрессиябы?
Логистикалык регрессия класстардын дискреттүү топтомуна байкоолорду дайындоо үчүн колдонулган классификация алгоритми. Классификация көйгөйлөрүнүн айрым мисалдары: Электрондук почтанын спамы же спам эмес, Онлайн транзакциялар Алдамчылык же эмес, Шишик зыяндуу же зыянсыз.
Эмне үчүн логистикалык регрессия классификатор болуп саналат?
Логистикалык регрессия негизинен көзөмөлдөнгөн классификация алгоритми. Классификациялоо маселесинде максаттуу өзгөрмө (же чыгаруу), y, берилген функциялардын (же киргизүүлөрдүн) топтому үчүн дискреттик маанилерди гана ала алат, X. Кеңири таралган ишенимге каршы, логистикалык регрессия регрессия модели болуп саналат.
Логистикалык регрессия сызыктуу классификаторбу?
Логистикалык регрессия салттуу түрдө сызыктуу классификатор катары колдонулат, б.а. класстарды өзгөчөлүк мейкиндигинде сызыктуу чек аралар менен ажыратса болот. Чечимдин чек арасынын формасы жөнүндө жакшыраак түшүнүккө ээ болсок, муну оңдоого болот… … Чечим чек арасы сызыктуу болот.
Сунушталууда:
Эмне үчүн менин регрессия натыйжаларым анча маанилүү эмес?
Себептер: 1) Дайындарыңыздын өзгөрмөлүүлүгүнө салыштырмалуу үлгүнүн кичине өлчөмү. 2) Көз каранды жана көз карандысыз өзгөрмөлөрдүн ортосунда эч кандай байланыш жок. Эгер экспериментиңиз жакшы репликация менен жакшы иштелип чыкса, анда бул пайдалуу натыйжа болушу мүмкүн (жарыяланса болот).
Стандартташтырылган регрессия коэффициентиндеби?
Стандартталган регрессия коэффициенти, b i регрессия коэффициентин S X i менен көбөйтүү жана аны S Y менен бөлүү, Y күтүлгөн өзгөрүүнү билдирет (S Y стандартташтырылган бирдиктеринде мында ар бир "бирдик" бир стандарттык четтөөгө барабар статистикалык бирдик) анын стандартташтырылган бирдиктеринин биринин X i көбөйүшүнө байланыштуу (… Стандартташтырылган регрессия коэффициенттерин кандай чечмелейсиз?
Сызыктуу регрессия үчүн стационардуулук керекпи?
1 Жооп. Сызыктуу регрессия моделинде сиз ойлогон нерсе ката термини ак ызы-чуу процесси жана ошондуктан, ал туруктуу болушу керек. Көзкарандысыз же көз каранды өзгөрмөлөр стационардуу деп эч кандай божомол жок. Регрессия үчүн стационардуулук керекпи?
Регрессия көзөмөлдөнгөн окутуубу?
Регрессиялык талдоо - бул көзөмөлдөнгөн машина үйрөнүүнүн тармагы. Ал белгилүү бир сандагы функциялар менен үзгүлтүксүз максаттуу өзгөрмөнүн ортосундагы мамилени моделдөөгө багытталган. Регрессия көзөмөлдөнөбү же көзөмөлсүзбү? Регрессия - бул көзөмөлдөнгөн машина үйрөнүү ыкмасы, ал үзгүлтүксүз маанилерди болжолдоо үчүн колдонулат.
Логистикалык регрессия анализи үчүнбү?
Логистикалык регрессиялык анализ (категориялык же үзгүлтүксүз) көзкарандысыз өзгөрмөнүн (категориялык) бир дихотомиялык көз каранды өзгөрмө менен байланышын изилдөө үчүн колдонулат. Бул көз каранды өзгөрмө үзгүлтүксүз өзгөрмө болгон сызыктуу регрессиялык анализден айырмаланып турат.
