«logistic» 태그된 질문

나는이 SPSS로지스틱 회귀 모델의 출력을. 출력은 모델에 맞게 두 가지 대책을보고 Cox & Snell하고 Nagelkerke. 그래서 이들의 엄지 손가락의 규칙, 같은 당신이 모델에 맞는으로보고 할 조치?아르 자형2R²R^² 또는 일반적으로 저널에보고되는 지수 중 어느 것이 적합한 지수입니까? 일부 배경 : 회귀는 일부 환경 변수 (예 : 가파름, 초목 덮개 등)에서 조류 …

55 logistic  goodness-of-fit  r-squared 

로지스틱 회귀와 동일한 작업을 수행하는 많은 알고리즘을 원합니다. 그것은 설명 변수 (X)가있는 이진 반응 (Y)에 대한 예측을 제공 할 수있는 알고리즘 / 모델입니다. 알고리즘 이름을 지정한 후에 R에서 알고리즘을 구현하는 방법을 보여 주면 기쁠 것입니다. 다른 모델로 업데이트 할 수있는 코드는 다음과 같습니다. set.seed(55) n <- 100 x <- c(rnorm(n), …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

내가 glm로지스틱 회귀 모델에 해당하는 클래스의 객체를 가지고 있고 predict.glm인수 type="response"를 사용하여 주어진 예측 확률을 또는 으로 바꾸고 싶다고 가정 해 봅시다 . R에서 가장 빠르고 가장 정식적인 방법은 무엇입니까?Y=1Y=1Y=1Y=0Y=0Y=0 다시, 나는 알고 있지만, predict.glm컷오프 값 P (Y_i = 1 | \ hat X_ {i}) 가 정확히 어디에 있는지는 알지 …

50 r  generalized-linear-model  logistic 

로지스틱 함수를 사용하여 입력의 선형 조합을 비선형 출력으로 변환하기 때문에 어떻게 로지스틱 회귀를 선형 분류기로 간주 할 수 있습니까? 선형 회귀는 숨겨진 계층이없는 신경망과 같으므로 신경망이 왜 비선형 분류기로 간주되고 로지스틱 회귀가 선형입니까?

48 logistic  classification  neural-networks 

나는 R에 이항 가족 glm을 피팅하고 있으며 설명 변수의 전체 그룹을 가지고 있으며 가장 좋은 것을 찾아야합니다 (측정 값이 R의 제곱이 좋습니다). 설명 변수의 임의의 다른 조합을 반복하는 스크립트를 작성하고 최상의 성능을 기록하는 기록이 부족하여 실제로 무엇을 해야할지 모르겠습니다. 그리고 leaps패키지 도약 의 기능 은 로지스틱 회귀를 수행하지 않는 것 …

47 r  logistic 

R의 로지스틱 회귀 분석에 대한 Christopher Manning의 글 은 다음과 같이 R의 로지스틱 회귀 분석을 보여줍니다. ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) 일부 출력 : > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family = binomial("logit")) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

46 r  logistic  log-likelihood 

나는 로지스틱 회귀에 대한 이해에서 뭔가 빠진 것을 알고 있으며 도움을 주셔서 감사합니다. 내가 이해하는 한, 로지스틱 회귀는 입력이 주어지면 '1'결과의 확률이 입력의 선형 조합이며 역 로지스틱 함수를 통과한다고 가정합니다. 이것은 다음 R 코드에서 예시됩니다. #create data: x1 = rnorm(1000) # some continuous variables x2 = rnorm(1000) z = 1 …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

64 자 SHA256 해시가 있습니다. 해시를 생성하는 데 사용되는 평문이 1로 시작하는지 여부를 예측할 수있는 모델을 훈련시키고 싶습니다. 이것이 "가능한"인지에 관계없이, 어떤 알고리즘이 가장 좋은 방법입니까? 내 초기 생각 : 1로 시작하는 큰 해시 샘플과 1로 시작하지 않는 큰 해시 샘플을 생성하십시오. 해시의 64 자 각각을 일종의 감독되지 않은 로지스틱 …

43 machine-learning  logistic 

Ridge, Lasso, ElasticNet과 같은 방법을 사용한 정규화는 선형 회귀에 매우 일반적입니다. 다음을 알고 싶었습니다.이 방법이 로지스틱 회귀에 적용 가능합니까? 그렇다면 로지스틱 회귀 분석에 사용해야하는 방식에 차이가 있습니까? 이러한 방법을 적용 할 수없는 경우 어떻게 로지스틱 회귀를 정규화합니까?

42 regression  logistic  regularization 

간단한 요약 포아송 회귀 (상대 위험이있는)와 반대로 이진 결과를 가진 코호트 연구에서 로지스틱 회귀 (확률이있는)가 더 일반적으로 사용되는 이유는 무엇입니까? 배경 필자의 경험에 따르면 학부 및 대학원 통계 및 역학 과정은 일반적으로 로지스틱 회귀를 이진 결과로 데이터를 모델링하는 데 사용해야하며 위험 평가는 확률 비율로보고됩니다. 그러나 포아송 회귀 (및 관련 : …

42 logistic  poisson-distribution  epidemiology  odds-ratio  relative-risk 

저는 현재 2000 년과 2004 년 선거에서 투표 장소와 투표 선호도에 관한 논문을 읽고 있습니다. 여기에는 로지스틱 회귀 계수를 표시하는 차트가 있습니다. 몇 년 전부터 조금 읽고로지스틱 회귀 분석은 여러 독립 변수와 이진 반응 변수 간의 관계를 설명하는 방법이라는 것을 알고 있습니다. 내가 혼란스러워하는 것은, 아래 표를 보면 남한이 로지스틱 …

42 regression  logistic  interpretation 

변수를 변환 할 때 동일한 변환을 모두 사용해야합니까? 예를 들어 다음과 같이 다르게 변형 된 변수를 선택하고 선택할 수 있습니까? 을 연령, 고용 기간, 거주 기간 및 소득 이라고합시다 .x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) 아니면 변환과 일치해야하고 모두 동일하게 사용해야합니까? 에서처럼 : Y = B1*log(x1) + B2*log(x2) …

41 r  regression  logistic  data-transformation 

나는 비 예측 모델 구축 생각하고 , 와 과 . 따라서 비율은 과 사이 입니다.a ≤ b a > 0 b > 0 0 1A / Ba/ba/ba ≤ ba≤ba \le ba > 0a>0a > 0b > 0b>0b > 0000111 선형 회귀를 사용할 수는 있지만 자연스럽게 0..1로 제한되지는 않습니다. 관계가 선형이라고 …

41 regression  logistic  generalized-linear-model  beta-distribution  beta-regression 

사실상의 표준 시그 모이 드 함수 인 이 (심층적이지 않은) 신경망과 로지스틱 회귀 분석에서 왜 그렇게 인기가 있습니까?11+e−x11+e−x\frac{1}{1+e^{-x}} 계산 시간이 빠르거나 감쇄 속도가 느린 다른 많은 파생 함수를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? S 자형 함수에 대한 Wikipedia 에는 몇 가지 예가 있습니다 . 느린 부패와 빠른 계산으로 내가 가장 좋아하는 …

40 logistic  neural-networks  least-squares 

에서 로지스틱 회귀 분석을 수행하려고합니다 R. STATA를 사용하여이 자료를 다루는 과정에 참석했습니다. 에서 기능을 복제하는 것이 매우 어렵다는 것을 알고 있습니다 R. 이 지역에서 성숙합니까? 이용 가능한 문서 나 지침이 거의없는 것 같습니다. 승산 비 출력을 생성하려면 설치 epicalc및 / 또는 epitools기타 작업이 필요합니다. 어느 것도 작업 할 수 없거나 …

40 r  logistic  odds-ratio