«logistic» 태그된 질문

이진 시계열 모델링에 대한 일반적인 접근 방법은 무엇입니까? 이것이 취급되는 종이나 교과서가 있습니까? 강력한 자기 상관 관계가있는 이진 프로세스를 생각합니다. AR (1) 프로세스의 부호와 같은 것은 0에서 시작합니다. 말 및 백색 잡음 . 그런 다음 의해 정의 된 이진 시계열 은 자기 상관을 보여 주며 다음 코드로 설명하고 싶습니다.엑스0= 0X0=0X_0 …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive 

지원 벡터 기계 와 방사형 기본 기능 커널은 범용이 분류를 감독이다. 이러한 SVM에 대한 이론적 기초와 장점을 알고 있지만 이들이 선호되는 방법에 대해서는 알지 못합니다. 그렇다면 RBF SVM이 다른 ML 기술보다 우월한 문제가 있습니까? (점수 또는 기타 견고성, 시작하기 쉬움, 해석 가능성 등) 기본 접근 방식은 로지스틱 회귀 (아마도 일부 …

10 machine-learning  logistic  classification  svm  random-forest 

나는 어떤 선수들이 혹독한 지구력 경주를 끝내게 될지 예측하기 위해 로지스틱 회귀를 훈련하고 있습니다. 이 경주를 마친 러너는 거의 없기 때문에 심각한 클래스 불균형과 작은 성공 사례 (수십 개)가 있습니다. 나는 거의 그것을 만든 수십 명의 주자로부터 좋은 "신호"를 얻을 수 있다고 생각 합니다. (내 훈련 데이터는 완성뿐만 아니라 완료되지 …

10 logistic  binary-data  continuous-data 

로지스틱 회귀를 사용했습니다. 6 가지 기능이 있는데이 분류기의 다른 기능보다 결과에 더 많은 영향을 미치는 중요한 기능을 알고 싶습니다. Information Gain을 사용했지만 사용 된 분류 기준에 의존하지 않는 것 같습니다. 로지스틱 회귀와 같은 특정 분류 기준에 따라 중요도에 따라 기능의 순위를 매기는 방법이 있습니까? 도움을 주시면 감사하겠습니다.

10 logistic  feature-selection  ranking  regression-strategies 

2x2 및 Ix2 우발성 테이블에서 로지스틱 회귀의 사용을 이해하려고합니다. 예를 들어, 이것을 예로 사용 카이 제곱 검정과 로지스틱 회귀 분석의 차이점은 무엇입니까? 다음과 같이 여러 명목 요소 (Ix2 테이블)가있는 테이블은 어떻습니까? 거기에 비슷한 질문입니다 여기가 -하지만 대답은 카이 제곱이 MXN 테이블을 처리 할 수있는 중심이다,하지만 내 질문은 바이너리 결과 단일 …

10 logistic  chi-squared  logit  contingency-tables 

다른 물류 모델을 비교하기 위해 RMSE (Root Mean Squared Error)를 사용하는 유효성에 관한 질문이 있습니다. 응답은 0또는 1이고 예측은 0- 1? 이진 반응에도 아래의 방법이 적용됩니까? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure = "mse") A <- predict(cvfit, newx = x, s = …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

범주 형 변수의 증거 가중치 (WOE) 변환은 언제 유용합니까? 이 예는 WOE 변환 에서 볼 수 있습니다 (따라서, 응답에 대한 ,와 범주 예측기 카테고리, 밖으로 성공 내의 시험 이 예측기의 범주 번째의 용 화가 번째 카테고리는 다음과 같이 정의된다yyykkkyjyjy_jnjnjn_jjjjjjj logyj∑kjyj∑kj(nj−yj)nj−yjlog⁡yj∑jkyj∑jk(nj−yj)nj−yj\log \frac{y_j} {\sum_j^k {y_j}} \frac{\sum_j^k (n_j-y_j)}{n_j-y_j} 변환은 범주 형 예측 변수의 …

10 logistic  categorical-data  regression-strategies 

더 나은 내 질문을, 나는 16 변수 모델 (모두에서 출력의 일부를 제공 한 fit)과 17 변수 모델 ( fit2아래)을 (이러한 모델의 모든 예측 변수는이 모델 사이의 유일한 차이점은 그이고, 연속 fit하지 않습니다 변수 17 (var17) 포함) : fit Model Likelihood Discrimination Rank Discrim. Ratio Test Indexes Indexes Obs 102849 LR …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

다음과 같은 방법으로 크기 모집단의 데이터를 샘플링합니다 .NNNk=1,...,Nk=1,...,Nk=1, ..., N 개별 의 "질병"상태 관찰kkk 질병이있는 경우 확률로 표본에 포함시킵니다.pk1pk1p_{k1} 질병이없는 경우 확률로 질병을 포함시킵니다 .pk0pk0p_{k0} 이진 결과 변수 및 예측 변수 벡터 가 대해이 방법으로 샘플링 된 대상 을 관찰 가정합니다 . 결과 변수는 "질병"상태 가 아닙니다 . 로지스틱 회귀 …

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이진 결과 (시작 및 시작하지 않음)로 로지스틱 회귀 분석을 수행하고 있습니다. 필자의 예측 변수는 모두 연속적이거나 이분법적인 변수입니다. Box-Tidwell 방식을 사용하면 연속 예측 변수 중 하나가 로짓의 선형성 가정을 위반할 가능성이 있습니다. 적합도 통계가 적합하다는 문제는 없습니다. 그런 다음 회귀 모델을 다시 실행하여 원래 연속 변수를 다음과 같이 대체했습니다. 첫 …

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간단한 예제를 위해 두 개의 선형 회귀 모델이 있다고 가정합니다. 모델 1은이 세 가지 예측, x1a, x2b, 및x2c 모형 2에는 모형 1의 예측 변수 3 개와 추가 예측 변수 2 개가 x2a있으며x2b 설명 된 모집단 분산이 모형 1의 경우 ρ2( 1 )ρ(1)2\rho^2_{(1)} 이고 모형 2의 경우 모집단 회귀 방정식이 있습니다. …

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데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …

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다항 회귀 분석을 수행하는 대신 여러 이진 로지스틱 회귀 분석을 수행 할 수 있습니까? 이 질문에서 : 다항 로지스틱 회귀 분석 대 1 대 나머지 이항 로지스틱 회귀 분석 다항식 회귀 분석에서 표준 오차가 낮을 수 있습니다. 그러나 내가 사용하고 싶은 패키지는 다항 회귀로 일반화되지 않았 으므로 ( ncvreg: http://cran.r-project.org/web/packages/ncvreg/ncvreg.pdf …

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폐쇄되었습니다 . 이 질문에는 세부 사항이나 명확성 이 필요 합니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 세부 사항을 추가하고 문제점을 명확하게하십시오 . 휴일 2 년 전 . 나는 Luce (1959)를 읽고 있습니다. 그런 다음이 진술을 찾았습니다. 사람이 대안을 선택할 때, 종종 그들의 선택은 …

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각각 20 개의 수학 문제를 해결하려고 시도하는 10 명의 학생이 있다고 가정합니다. 문제는 정확하거나 부정확 한 점수를 매 깁니다 (longdata). 각 학생의 성과는 정확도 측정 값 (subjdata)으로 요약 할 수 있습니다. 아래 모델 1, 2 및 4는 다른 결과를 생성하는 것으로 보이지만 동일한 결과를 얻는 것으로 알고 있습니다. 왜 다른 …

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