«logistic» 태그된 질문

그림 1. 물류 기능 그림 2. S 자형 함수 더 높은 최대 값을 가질 수있는 일반화 된 시그 모이 드 함수와 비슷합니까?

16 logistic 

판별 분석에 대한 전문가를 찾았으며 이에 대한 질문이 있습니다. 그래서: 클래스가 잘 분리되면 로지스틱 회귀에 대한 모수 추정값이 놀랍게 불안정합니다. 계수가 무한대로 될 수 있습니다. LDA는이 문제로 고통받지 않습니다. 피처 수가 적고 예측 변수 의 분포가 각 클래스에서 대략 정규이면 선형 판별 모델은 로지스틱 회귀 모델보다 더 안정적입니다.엑스엑스X 안정성이란 무엇이며 …

16 regression  logistic  multivariate-analysis  discriminant-analysis 

내 연구에서는 몇 가지 메트릭으로 작업 부하를 측정 할 것입니다. 심박 변이 (HRV), 전극 활동 (EDA) 및 주관적 척도 (IWS). 정규화 후 IWS에는 세 가지 값이 있습니다. 정상보다 낮은 작업량 작업량은 평균입니다 작업량이 정상보다 높습니다. 생리적 측정이 주관적 워크로드를 얼마나 잘 예측할 수 있는지 알고 싶습니다. 따라서 비율 데이터를 사용하여 …

16 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

R에서 glm을 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 만들었습니다. 두 개의 독립 변수가 있습니다. 두 변수의 산포도에서 모델의 결정 경계를 그리는 방법은 무엇입니까? 예를 들어 http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55 와 같은 그림을 그리는 방법은 무엇 입니까? 감사.

16 r  logistic 

로지스틱 회귀 분석의 기능이 어떻게 작동하는지에 대한 근본적인 혼란이 있다고 생각합니다. 함수 h (x)가 이미지 왼쪽에 보이는 곡선을 어떻게 생성합니까? 이것이 두 변수의 플롯이지만이 두 변수 (x1 & x2)도 함수 자체의 인수입니다. 하나의 변수에 대한 표준 함수가 하나의 출력에 매핑되는 것을 알고 있지만이 함수는 분명히 그렇게하지 않습니다. 왜 그런지 확실하지 …

15 logistic  data-visualization  function 

내가 사용하려고 lme4::glmer()바이너리 아닌 종속 변수지만, 0과 1 사이의 연속 변수와 이항 일반화 된 혼합 모델 (GLMM)를 맞게. 이 변수를 확률로 생각할 수 있습니다. 사실 그것은 이다 사람을 대상으로하여 (실험하는 I 도움말 분석에)보고 된 확률. 즉 그건 아니 는 "이산"분수하지만, 연속 변수입니다. 내 glmer()(아래 참조) 예상대로 호출이 작동하지 않습니다. 왜? …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

다음과 같은 문제가 있다고 가정 해 봅시다. 다음 3 개월 동안 상점에서 구매를 중단 할 가능성이 가장 높은 고객을 예측하십시오. 각 고객에 대해 우리는 고객이 상점에서 구매하기 시작한 달을 알고 있으며 추가로 월별 집계에 많은 행동 기능이 있습니다. '가장 오래된'고객은 50 개월 동안 구매했습니다. 클라이언트가 ( ) 까지 구매를 시작한 …

15 logistic  survival  cox-model 

나는이 문제에 대해 생각하고있다. 이진 데이터 모델링을위한 일반적인 로지스틱 함수는 다음과 같습니다. 그러나 S 형 곡선 인 로짓 함수는 항상 데이터 모델링에 가장 적합합니까? 데이터가 정상적인 S 자형 곡선을 따르지 않고 도메인(0,1)을가진 다른 유형의 곡선을 따르는 것으로 생각할만한 이유가있을 수 있습니다.로그( p1 - p) = β0+ β1엑스1+ β2엑스2+ …로그⁡(피1−피)=β0+β1엑스1+β2엑스2+… \log\left(\frac{p}{1-p}\right)=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\ldots …

15 logistic  references  link-function 

내 프로젝트에서 이진 분류 (1 또는 0)를 예측하기위한 로지스틱 회귀 모델을 만들고 싶습니다. 나는 15 개의 변수를 가지고 있는데 그중 2 개는 범주 형이며 나머지는 연속 형과 이산 형 변수가 혼합되어 있습니다. 로지스틱 회귀 모델에 맞추기 위해 SVM, 퍼셉트론 또는 선형 프로그래밍을 사용하여 선형 분리 성을 확인하는 것이 좋습니다. 제안 …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

선형 회귀 (제곱 손실)에서 행렬을 사용하면 목표에 대해 매우 간결한 표기법이 있습니다. minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 여기서 AAA 는 데이터 행렬이고 xxx 는 계수이고 bbb 는 반응입니다. 로지스틱 회귀 목표에 대해 유사한 행렬 표기법이 있습니까? 내가 본 모든 표기법은 모든 데이터 포인트 ( \ sum _ {\ text data} \ …

15 regression  logistic  linear-model  notation 

R의 패키지를 sklearn사용하여 로지스틱 회귀 라이브러리 의 결과를 복제하려고합니다 glmnet. 로부터 sklearn로지스틱 회귀 문서 , L2 페널티 아래의 비용 함수를 최소화하기 위해 노력하고있다 minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTi승 + C))+1)minw,c12wTw+C∑나는=1엔로그⁡(특급⁡(−와이나는(엑스나는티승+씨))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) 로부터 네트 의 glmnet그 구현이 약간 다른 비용 함수를 최소화하는 분β, β0− [ 1엔∑나는 = 1엔와이나는( β0+ …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

가 다음과 같은 로지스틱 회귀 분석에서 목적 함수 의 Hessian을 도출하는 데 어려움이 있습니다 . : l(θ)l(θ)l(\theta)l(θ)l(θ)l(\theta)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 - h_\theta(x_{i}))\right] hθ(x)hθ(x)h_\theta(x) 는 로지스틱 함수입니다. 헤 시안은 입니다. I가 계산하여 도출하려고 하지만 다음은 행렬 표기법으로 얻는 방법을 그다지 명백하지 않았다 .XTDXXTDXX^T D X ∂2l(θ)∂2l(θ)∂θi∂θj∂2l(θ)∂θi∂θj\frac{\partial^2 …

15 logistic 

최근 이메일을 통해 다음과 같은 질문을 받았습니다. 아래에 답변을 게시하지만 다른 사람들의 의견을 듣고 싶습니다. 로지스틱 회귀 분석을 비모수 적 테스트라고 하시겠습니까? 데이터가 정상적으로 분포되어 있지 않기 때문에 테스트 비모수에 레이블을 지정하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그것은 가정의 부족과 관련이 있습니다. 로지스틱 회귀에는 가정이 있습니다.

15 hypothesis-testing  logistic  nonparametric 

이벤트 속도가 매우 낮은 데이터 세트가 있습니다 ( 중 40,000 ). 로지스틱 회귀를 적용하고 있습니다. 나는 로지스틱 회귀가 그러한 낮은 이벤트 레이트 데이터에 대해 좋은 혼란 매트릭스를 제공하지 않는다는 사실을 알게 된 사람과 토론을했습니다. 그러나 비즈니스 문제와 정의 방법으로 인해 이벤트 수를 40,000에서 더 큰 수로 늘릴 수는 없지만 일부 …

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