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什么时候用逻辑回归
什么
情况下适用
logistic回归
模型?
答:
1、 因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率,并且是数值型变量。但是需要注意,重复计数现象指标不适用于
Logistic回归
。2、残差和因变量都要服从二项分布。二项分布对应的是分类变量,所以不是正态分布,进而不是用最小二乘法,而是最大似然法来解决方程估计和检验问题。3、自变量和Logistic概率是线...
逻辑回归
解决的是
什么
问题
答:
在研究X对于Y的影响关系时,如果Y为定类数据,比如是否愿意购买,是否愿意推荐,出行方式偏好,总统候选人选择偏好等。当Y为定类数据时,则应该
使用Logistic回归
分析,而具体来看,logistic回归可以划分为二元logistic回归分析,或者多分类logistic回归分析。二者即有相同之处,也有不同的地方。主要区别在于Y的...
什么
样的数据需要
用逻辑回归
?
答:
分类变量为因变量,连续变量为自变量,做逻辑回归
。或者是分类变量为自变量,连续变量为因变量,而且是做线性关系,则先将分类变量设置虚拟变量,再做线性回归。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。...
什么
情况下
使用logistic回归
模型?
答:
有如下模型:1、二项
logistic回归
:因变量为两种结局的二分类变量,如中奖=1、未中奖=0;自变量可以为分类变量,也可以为连续变量;阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。2、无序多分类logistic回归:因变量为无序的多分类变量,如获取健康知识途径(传统大众媒介=1,网络=2,社区宣传=3);自变量可以...
在
什么
情况下
用逻辑回归
或者决策树
答:
在机器学习中
。用于估计某种事物的可能性,或评价某种项目的风险,或判断某种可行性的决策分析方法的时候,可以用逻辑回归或者决策树。
线性回归和
逻辑回归
有
什么
区别吗?
答:
2、线性回归:常
运用
于数学、金融、趋势线、经济学等领域。线性回归要求因变量必须是连续性数据变量;
逻辑回归
要求因变量必须是分类变量,二分类或者多分类的;比如要分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响,如果这个体重是属于实际的重量,是连续性的数据变量,这个
时候
就用线性回归来做;如果将体重...
逻辑回归
模型解决
什么
问题
答:
逻辑回归
模型解决
什么
问题如下:1、逻辑回归所处理的数据 逻辑回归是用来进行分类的。例如,我们给出一个人的[身高,体重]这两个指标,然后判断这个人是属于”胖“还是”瘦“这一类。对于这个问题,我们可以先测量n个人的身高、体重以及对应的指标”胖“,"瘦”,把胖和瘦分别用0和1来表示。把这n组...
怎样正确理解
逻辑回归
(logistic regression)?
答:
engineering之后效果赞。因为结果是概率,可以做ranking model。
逻辑回归
有哪些应用 CTR预估/推荐系统的learning to rank/各种分类场景。某搜索引擎厂的广告CTR预估基线版是LR。某电商搜索排序/广告CTR预估基线版是LR。某电商的购物搭配推荐用了大量LR。某现在一天广告赚1000w+的新闻app排序基线是LR。
Cox回归与
逻辑回归
是
什么
?
答:
例如,我们可以
使用
Cox回归来研究年龄、性别、生活方式等因素对某种疾病发病
时间
的影响。2.
逻辑回归
:逻辑回归是一种广泛用于分类问题的统计分析方法。它的主要目标是预测一个二元结果的概率,例如疾病的存在与否、邮件是否为垃圾邮件等。逻辑回归通过拟合一个逻辑函数来建模因变量(二元结果)和自变量(预测...
逻辑回归
(Logistic Regression)详解
答:
与神经网络的对比: 逻辑回归在结构上与神经网络相似,但没有隐藏层,模型相对简单。然而,神经网络的复杂性使其在处理复杂问题时更具优势,但两者都是通过训练和预测来揭示数据的秘密。总结: 灵活
运用逻辑回归
,构建个性化损失函数,通过训练提升预测精度,这是它的核心要义。深入理解这些原理,将助你在...
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