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什么时候用逻辑回归
logistic回归
模型的适用条件有哪些?
答:
Logistic回归
模型的适用条件如下: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...
logistic回归
的适用条件是
什么
?
答:
Logistic回归
模型的适用条件如下: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...
逻辑回归
和线性回归的区别是
什么
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。...
线性回归和
逻辑回归
的区别
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...
什么
是Cox回归和
逻辑回归
?
答:
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(预测因素)之间的关系。例如,我们可以
用逻辑回归
来预测一个电子邮件是否是垃圾邮件,这里的...
Cox回归和
逻辑回归
是
什么
?
答:
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(预测因素)之间的关系。例如,我们可以
用逻辑回归
来预测一个电子邮件是否是垃圾邮件,这里的...
Cox回归和
逻辑回归
有
什么
区别吗?
答:
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(预测因素)之间的关系。例如,我们可以
用逻辑回归
来预测一个电子邮件是否是垃圾邮件,这里的...
Cox回归和
逻辑回归
有
什么
区别呢?
答:
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(预测因素)之间的关系。例如,我们可以
用逻辑回归
来预测一个电子邮件是否是垃圾邮件,这里的...
Cox回归和
逻辑回归
有何区别?
答:
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(预测因素)之间的关系。例如,我们可以
用逻辑回归
来预测一个电子邮件是否是垃圾邮件,这里的...
Cox回归和
逻辑回归
的区别是
什么
?
答:
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(预测因素)之间的关系。例如,我们可以
用逻辑回归
来预测一个电子邮件是否是垃圾邮件,这里的...
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