66问答网
所有问题
当前搜索:
逻辑回归是分类还是回归
logistic回归
分析步骤是什么?
答:
Logistic回归
模型的适用条件 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...
分类和回归
在机器学习中分别属于什么类型的学习?分类和回归的区别在哪...
答:
机器学习的方法:1、监督学习(Supervised Learning)监督学习是最常见的机器学习方法之一。其使用带有标签的训练数据来构建模型,然后用该模型进行预测。监督学习的目标是通过学习输入
和
输出之间的关系,对未知输入进行准确预测。常见的监督学习算法包括线性回归、
逻辑回归
、决策树、支持向量机和神经网络等。2、...
花式玩
逻辑回归
之不是只能做二
分类
答:
最近忙了一些,懒也有啦,就没怎么看书,发现一些新的东西,所以更新慢了,之前有个朋友叫我写避免过拟合,但是这个题目真的好广泛,我还没看透,所以这个可能后续再写,今天我们来写个关于逻辑回归的话题。其实大部分的时候,使用
逻辑回归都是
处理二
分类
的问题,那是因为在信用评分卡中,都是认好客户和...
逻辑回归
有哪些模型
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...
logistic回归
模型的参数估计是什么书里的内容
答:
伪决定系数cox Snell R2
和
Nagelkerke R2,这两个指标从不同角度反映了当前模型中自变量解释了因变量的变异占因变量总变异的比例。但对于
Logistic回归
而言,通常看到的伪决定系数的大小不像线性回归模型中的决定系数那么大。预测结果列联表解释,看”
分类
表“中的数据,提供了2类样本的预测正确率和总的...
简述简单线性回归、多重线性
回归和logistic回归
的异同?
答:
相同点:(1) 都是用于探索自变量与因变量之间关系的统计方法。(2) 目的都是为了解释自变量对因变量的影响或者预测因变量的值。(3) 都需要满足一定的假设条件,如线性关系、误差项独立同分布等。不同点:(1) 因变量类型:简单线性回归和多重线性回归的因变量是连续变量,而
logistic回归
的因变量
是分类
...
logistic回归和
logit回归有什么区别吗?
答:
一、意思不同
logistic回归是
概率模型,非线性表达式,其线性表达式即logit回归。logistic回归计算的是P,而logit回归计算的是logit(p)。logistic属于概率型非线性回归,是研究二
分类
(可扩展到多分类)观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。二、参照不同 Logit是把其中的一种选择作为另一种...
logistic回归
中的自变量是什么意思?
答:
logistic回归
的因变量可以是二
分类
的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释,多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。发生概率除以没有发生概率再取对数。就是这个不太繁琐的变换改变了取值区间的矛盾和因变量自变量间的曲线关系。究其原因,是...
什么是
logistic回归
模型?
答:
而
logistic回归
则不同,它要求的是自变量与logit(y)符合线性关系,所谓logit实际上就是ln(P/1-P)。也就是说,自变量应与ln(P/1-P)呈线性关系。当然,这种情形主要针对多
分类
变量和连续变量。对于二分类变量就无所谓了,因为两点永远是一条直线。这里举一个例子。某因素y与自变量x之间关系分析,...
poisson
回归是逻辑回归
吗
答:
或某个特定类别)的概率是多少。总结:Poisson
回归和逻辑回归
虽然都属于广义线性模型的范畴,但它们在模型结构、应用背景和预测目标上有着显著的区别。Poisson回归主要用于分析计数数据,而逻辑回归则专注于
分类
问题,特别是二元分类。因此,Poisson回归不是逻辑回归,两者在统计建模中各有其独特的应用场景。
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜