Statistiche e Big Data logistic

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Alternative alla regressione logistica in R

Vorrei tanti algoritmi che svolgono lo stesso compito della regressione logistica. Si tratta di algoritmi / modelli che possono fornire una previsione per una risposta binaria (Y) con alcune variabili esplicative (X). Sarei felice se dopo aver nominato l'algoritmo, se mostrassi anche come implementarlo in R. Ecco un codice che …

55 r regression logistic classification predictive-models

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Quale misura pseudo- è quella da segnalare per la regressione logistica (Cox & Snell o Nagelkerke)?

Ho un SPSSoutput per un modello di regressione logistica. L'output riporta due misure per l'adattamento del modello Cox & Snelle Nagelkerke. Quindi, come regola empirica, quali di queste misure R2R²R^² riferiresti come modello adatto? Oppure, quale di questi indici di adattamento è quello che viene solitamente riportato nelle riviste? Alcuni …

55 logistic goodness-of-fit r-squared

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Ottenere valori previsti (Y = 1 o 0) da un adattamento del modello di regressione logistica

Diciamo che ho un oggetto di classe glm(corrispondente a un modello di regressione logistica) e vorrei trasformare le probabilità previste fornite predict.glmutilizzando l'argomento type="response"in risposte binarie, ovvero o . Qual è il modo più rapido e canonico per farlo in R?Y=1Y=1Y=1Y=0Y=0Y=0 Mentre, ancora una volta, ne sono a conoscenza predict.glm, …

50 r generalized-linear-model logistic

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Perché la regressione logistica è un classificatore lineare?

Poiché stiamo usando la funzione logistica per trasformare una combinazione lineare dell'input in un output non lineare, come può la regressione logistica essere considerata un classificatore lineare? La regressione lineare è proprio come una rete neurale senza lo strato nascosto, quindi perché le reti neurali sono considerate classificatori non lineari …

49 logistic classification neural-networks

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Come eseguire la selezione del sottoinsieme di regressione logistica?

Sto adattando una gloria binomiale della famiglia in R, e ho un'intera troupe di variabili esplicative, e ho bisogno di trovare il migliore (R al quadrato come misura va bene). A corto di scrivere una sceneggiatura per scorrere in modo casuale diverse combinazioni delle variabili esplicative e quindi registrare quale …

47 r logistic

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Come calcolare la pseudo-

La scrittura di Christopher Manning sulla regressione logistica in R mostra una regressione logistica in R come segue: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) Alcuni output: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family = binomial("logit")) Deviance Residuals: Min 1Q Median …

46 r logistic log-likelihood

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Come simulare i dati artificiali per la regressione logistica?

So che mi manca qualcosa nella mia comprensione della regressione logistica e apprezzerei molto qualsiasi aiuto. Per quanto ho capito, la regressione logistica presuppone che la probabilità di un risultato "1" dato gli input, sia una combinazione lineare degli input, passata attraverso una funzione inversa-logistica. Questo è esemplificato nel seguente …

45 r regression logistic generalized-linear-model simulation

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L'apprendimento automatico può decodificare gli hash SHA256?

Ho un hash SHA256 di 64 caratteri. Spero di formare un modello in grado di prevedere se il testo in chiaro utilizzato per generare l'hash inizia con un 1 o meno. Indipendentemente se questo è "Possibile", quale algoritmo sarebbe l'approccio migliore? I miei pensieri iniziali: Genera un grande campione di …

43 machine-learning logistic

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Regressione per un risultato (rapporto o frazione) tra 0 e 1

Sto pensando di costruire un modello che preveda un rapporto , dove e e . Quindi, il rapporto sarebbe tra e .a ≤ b a > 0 b > 0 0 1a/ba/ba/ba≤ba≤ba \le ba>0a>0a > 0b>0b>0b > 0000111 Potrei usare la regressione lineare, sebbene non si limiti naturalmente a 0..1. …

43 regression logistic generalized-linear-model beta-distribution beta-regression

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Metodi di regolarizzazione per la regressione logistica

La regolarizzazione usando metodi come Ridge, Lasso, ElasticNet è abbastanza comune per la regressione lineare. Volevo sapere quanto segue: questi metodi sono applicabili per la regressione logistica? In tal caso, esistono differenze nel modo in cui devono essere utilizzate per la regressione logistica? Se questi metodi non sono applicabili, come …

42 regression logistic regularization

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Regressione di Poisson per stimare il rischio relativo di esiti binari

Breve riassunto Perché è più comune che la regressione logistica (con odds ratio) sia utilizzata negli studi di coorte con esiti binari, al contrario della regressione di Poisson (con rischi relativi)? sfondo Nella mia esperienza, i corsi di statistica e laurea in epidemiologia universitari e universitari insegnano generalmente che la …

42 logistic poisson-distribution epidemiology odds-ratio relative-risk

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Qual è il significato dei coefficienti di regressione logistica?

Attualmente sto leggendo un documento riguardante il luogo di voto e la preferenza di voto nelle elezioni del 2000 e del 2004. In esso, c'è un grafico che mostra i coefficienti di regressione logistica. Dagli anni passati e un po 'di lettura, Intendo la regressione logistica come un modo per …

42 regression logistic interpretation

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Regressione: trasformazione delle variabili

Quando si trasformano le variabili, è necessario utilizzare tutta la stessa trasformazione? Ad esempio, posso scegliere e scegliere variabili trasformate diversamente, come in: Sia età, la durata dell'impiego, la durata del soggiorno e il reddito.X1, x2, x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) Oppure, devi essere coerente con le …

41 r regression logistic data-transformation

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Regressione logistica in R (Odds Ratio)

Sto cercando di intraprendere un'analisi della regressione logistica in R. Ho frequentato corsi su questo materiale usando STATA. Sto trovando molto difficile replicare la funzionalità in R. È maturo in questa zona? Sembra che ci sia poca documentazione o guida disponibile. La produzione di output odds ratio sembra richiedere l'installazione …

41 r logistic odds-ratio

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Perché la funzione sigmoid invece di qualsiasi altra cosa?

Perché la funzione sigmoide standard di fatto, 11+e−x11+e−x\frac{1}{1+e^{-x}} , è così popolare nelle reti neuronali (non profonde) e nella regressione logistica? Perché non usiamo molte delle altre funzioni derivabili, con tempi di calcolo più rapidi o decadimento più lento (quindi il gradiente di scomparsa si verifica meno). Alcuni esempi sono …

40 logistic neural-networks least-squares

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