«logistic» 태그된 질문

나는 기계 학습을 처음 사용합니다. 로지스틱 회귀 및 임의 포리스트를 동일한 데이터 세트에 적용했습니다. 따라서 변수 중요성 (로지스틱 회귀의 절대 계수 및 임의의 포리스트의 변수 중요도)을 얻습니다. 최종 변수 중요성을 얻기 위해 두 가지를 결합하려고합니다. 누구나 자신의 경험을 공유 할 수 있습니까? 배깅, 부스팅, 앙상블 모델링을 확인했지만 필요한 것은 아닙니다. …

12 machine-learning  logistic  random-forest 

누구나 평신도의 관점에서 Probit 및 Logit 모델의 한계 효과를 계산하는 방법을 설명 할 수 있습니까? 나는 통계에 익숙하지 않으며이 두 모델에 대해 혼란스러워합니다.

12 logistic  interpretation  logit  probit 

Y특정 진입 기간 동안 요양원에서 종속 변수 가 사망 한 다변량 로지스틱 회귀 분석을 수행 하고 다음과 같은 결과를 얻었습니다 (변수가 시작하면 변수 는 범주 A값이지만 B범주 가 시작하는 변수 는 범주 형입니다). Call: glm(Y ~ A1 + B2 + B3 + B4 + B5 + A6 + A7 + …

12 r  regression  logistic 

6 개의 수업에 문제가 있습니다. 그래서 다음과 같이 멀티 클래스 분류기를 작성합니다. 각 클래스마다 One vs. All을 사용하여 하나의 Logistic Regression 분류 기가 있습니다. 즉, 6 개의 다른 분류자가 있습니다. 분류기 각각에 대해 혼동 매트릭스를보고 할 수 있습니다. 그러나 여기 많은 예에서 보았 듯이 모든 분류 자에 대한 혼동 행렬을보고하고 …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

Adaboost는 많은 약한 학습자를 결합하여 강력한 학습자를 형성하는 앙상블 방법입니다. 내가 읽은 adaboost의 모든 예는 약한 학습자로 사용 의사 결정 그루터기 / 트리를 읽었습니다. 다른 약한 학습자를 adaboost에서 사용할 수 있습니까? 예를 들어, 로지스틱 회귀 모델을 높이기 위해 adaboost (일반적으로 boosting)를 구현하는 방법은 무엇입니까? 분류 트리와 로지스틱 회귀 분석의 한 …

11 logistic  adaboost 

일부 기계 학습 노트에서 일부 차별적 분류 방법, 특히 로지스틱 회귀 분석에 대해 이야기합니다. 여기서 y는 클래스 레이블 (0 또는 1)이고 x는 데이터입니다. 만약 및 X는 | y는 1 \ SIM \ mathrm {} 포아송 (λ_1) = 다음 P (Y | X)를 물류 것이다.x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 …

11 logistic  poisson-distribution  statistical-learning 

슬라이딩 / 크기 조정 창에 적용된 CNN 이진 분류기를 사용하여 매우 드물게 발생하는 물체 (이미지에서)를 탐지하려고합니다. 균형 잡힌 1 : 1 양의 음수 훈련 및 테스트 세트를 구성했으며 (이 경우 btw입니까?) 분류기는 정확도 측면에서 테스트 세트에서 잘 수행됩니다. 이제 분류기의 리콜 / 정밀도를 제어하고 싶습니다. 예를 들어, 대다수 클래스 발생에 …

11 logistic  classification  unbalanced-classes  loss-functions 

저의 학급, 학부 또는 대학원에서 그 용어에 대해 들어 보지 못했다고 고백해야합니다. 로지스틱 회귀 분석이 베이지안이라는 것은 무엇을 의미합니까? 다음과 비슷한 정규 물류에서 베이지안 물류로의 전환에 대한 설명을 찾고 있습니다. 이것은 선형 회귀 모델의 방정식입니다 : .E(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y) = \beta_0 + \beta_1x_1 + ... + \beta_nx_n 이것은 로지스틱 회귀 모델 식이다 …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

연속적인 비율 (예 : 측량 사분면에서의 비례 식생 덮개 또는 활동에 종사하는 시간의 비율)을 모델링 할 때, 로지스틱 회귀는 부적절한 것으로 간주됩니다 (예 : Warton & Hui (2011) 아크 사인은 비사 인적입니다 : 생태학에서의 비율 분석 ). 오히려 로짓 변환 후 비율 또는 베타 회귀 후의 OLS 회귀가 더 적합합니다. …

11 r  regression  logistic 

로지스틱 회귀 모델을 사용하여 온라인 구매자가 일련의 온라인 광고 (예측 자 : Ad1, Ad2 및 Ad3)를 클릭 한 후 제품을 구매할지 (결과 : 구매) 여부를 예측한다고 가정합니다. 결과는 1 (구매) 또는 0 (구매되지 않음)의 이진 변수입니다. 예측 변수는 1 (클릭) 또는 0 (클릭)의 이진 변수입니다. 따라서 모든 변수의 규모가 같습니다. …

11 logistic  importance 

여론 조사 데이터를 사용하여 후보자 투표의 주요 예측 자에 대한 정보를 제시해야합니다. 관심있는 모든 변수를 사용하여 로지스틱 회귀 분석을 실행했지만이 정보를 제시하는 좋은 방법을 찾을 수 없습니다. 내 의뢰인은 효과의 크기 만 신경 쓰지 않고 효과의 크기와 그러한 속성을 가진 모집단의 크기 사이의 상호 작용에 대해서는 신경 쓰지 않습니다. 그래프에서 …

11 logistic  data-visualization  survey 

이진 결과와 일부 공변량을 가진 데이터가 있습니다. 로지스틱 회귀를 사용하여 데이터를 모델링했습니다. 간단한 분석만으로도 특별한 것은 없습니다. 최종 결과는 특정 공변량에 대한 확률이 어떻게 변하는 지 보여주는 선량-반응 곡선이어야합니다. 이 같은: 우리는 로지스틱 회귀 분석을 선택한 내부 검토 자 (순수 통계 학자 아님)로부터 비판을 받았습니다. 로지스틱 회귀 분석은 확률 척도에서 …

11 regression  logistic  generalized-linear-model  binary-data 

아마도 백 번 전에 해결 된 문제를 다루고 있지만 대답을 어디서 찾을 수 있는지 잘 모르겠습니다. 로지스틱 회귀 분석을 사용할 때 많은 기능 을 고려하고 이진 범주 값 를 예측하려고하면 잘 예측하는 기능의 하위 집합을 선택하는 데 관심이 있습니다. y y엑스1, . . . , x엔x1,...,xnx_1,...,x_n와이yy와이yy 올가미와 유사한 절차를 사용할 …

11 machine-learning  logistic  classification 

y = β 1 형식의 데이터가 있습니다.y=β11+exp(β2+β3∗x)y=β11+exp⁡(β2+β3∗x)y = \frac{\beta_1}{1 + \exp(\beta_2 + \beta_3 * x)} . β1β1\beta_1~의 추정을β3β3\beta_3위해이 논문의 공식을 사용합니다 :John Fox-비선형 회귀 및 비선형 최소 제곱 이 논문에서,β1β1\beta_1은 데이터를보고 추정됩니다. 내가 그렇게하면 3 점 만 있어도 잘 작동합니다. 그로부터 나는 다른 두 사람을 계산할 수 있습니다. R의 nls …

11 logistic  estimation 

비례 배당률 가정없이 R에서 순서 형 로지스틱 회귀 분석을 원합니다. 이 vglm()기능 R을 설정 하여 직접 수행 할 수 있음을 알고 있습니다 parallel=FALSE. 그러나 내 문제는이 회귀 설정에서 특정 계수 세트를 수정하는 방법입니다. 예를 들어, 종속 변수 가 이산적이고 서수이고 값 , 또는 취할 수 있다고 가정하십시오 . 회귀자가 X_ …

11 r  regression  logistic