Statistiche e Big Data logistic

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Qual è la differenza tra il modello Logit e Probit ? Sono più interessato qui a sapere quando usare la regressione logistica e quando usare Probit. Se c'è qualche letteratura che lo definisce usando R , anche questo sarebbe utile.

299 r generalized-linear-model logistic probit link-function

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Come affrontare la perfetta separazione nella regressione logistica?

Se hai una variabile che separa perfettamente gli zero e quelli nella variabile target, R produrrà il seguente messaggio di avviso di "separazione perfetta o quasi perfetta": Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Otteniamo ancora il modello ma le stime dei coefficienti sono gonfiate. Come gestisci …

163 r regression logistic separation

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Qual è la differenza tra regressione lineare e regressione logistica?

Qual è la differenza tra regressione lineare e regressione logistica? Quando useresti ciascuno?

122 regression logistic linear-model

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Cos'è la carenza di rango e come gestirla?

Il montaggio di una regressione logistica con lme4 termina con Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Una probabile causa di questo errore è apparentemente la carenza di rango. Cos'è la carenza di rango e come devo affrontarla?

87 r logistic lme4-nlme

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Un campione sbilanciato è importante quando si esegue la regressione logistica?

Va bene, quindi penso di avere un campione abbastanza decente, tenendo conto della regola empirica 20: 1: un campione abbastanza grande (N = 374) per un totale di 7 variabili predittive candidate. Il mio problema è il seguente: qualunque sia il set di variabili predittive che utilizzo, le classificazioni non …

81 regression logistic sample-size unbalanced-classes

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Come calcolare l'Area Under the Curve (AUC), o la statistica c, a mano

Sono interessato a calcolare manualmente l'area sotto la curva (AUC), o statistica c, per un modello di regressione logistica binaria. Ad esempio, nel set di dati di convalida, ho il valore reale per la variabile dipendente, retention (1 = mantenuto; 0 = non mantenuto), nonché uno stato di conservazione previsto …

78 regression logistic classification roc auc

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Perché la regressione logistica non si chiama classificazione logistica?

Poiché la regressione logistica è un modello di classificazione statistica che si occupa di variabili categoriche dipendenti, perché non si chiama classificazione logistica ? Il nome "Regressione" non dovrebbe essere riservato ai modelli che si occupano di variabili dipendenti continue?

75 regression machine-learning logistic classification terminology

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Diagnostica per la regressione logistica?

Per la regressione lineare, possiamo verificare i grafici diagnostici (grafici dei residui, grafici QQ normali, ecc.) Per verificare se le ipotesi di regressione lineare sono violate. Per la regressione logistica, ho difficoltà a trovare risorse che spiegano come diagnosticare il modello di regressione logistica adatto. Scavando alcune note del corso …

74 regression logistic

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In che modo un semplice modello di regressione logistica raggiunge una precisione di classificazione del 92% su MNIST?

Anche se tutte le immagini nel set di dati MNIST sono centrate, con una scala simile e rivolte verso l'alto senza rotazioni, hanno una variazione significativa della scrittura che mi confonde come un modello lineare raggiunge una precisione di classificazione così elevata. Per quanto sono in grado di visualizzare, data …

73 logistic image-processing

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Risoluzione dei parametri di regressione in discesa a forma chiusa vs gradiente

Nel corso di machine learning di Andrew Ng , introduce la regressione lineare e la regressione logistica e mostra come adattare i parametri del modello usando la discesa del gradiente e il metodo di Newton. So che la discesa gradiente può essere utile in alcune applicazioni dell'apprendimento automatico (ad esempio, …

71 regression machine-learning logistic gradient-descent

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Qual è la differenza tra una "funzione di collegamento" e una "funzione di collegamento canonico" per GLM

Qual è la differenza tra i termini "funzione di collegamento" e "funzione di collegamento canonico"? Inoltre, ci sono dei vantaggi (teorici) nell'usare l'uno rispetto all'altro? Ad esempio, una variabile di risposta binaria può essere modellata utilizzando molte funzioni di collegamento come logit , probit , ecc. Tuttavia, logit qui è …

65 logistic generalized-linear-model link-function

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Funzione Softmax vs Sigmoid nel classificatore logistico?

Cosa decide la scelta della funzione (Softmax vs Sigmoid) in un classificatore logistico? Supponiamo che ci siano 4 classi di output. Ciascuna delle funzioni di cui sopra fornisce le probabilità che ciascuna classe sia l'output corretto. Quindi quale prendere per un classificatore?

63 machine-learning logistic classification softmax

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Cosa significano i residui di una regressione logistica significa?

Nel rispondere a questa domanda John Christie ha suggerito che l'adattamento di modelli di regressione logistica dovrebbe essere valutata attraverso la valutazione dei residui. Conosco bene come interpretare i residui in OLS, sono nella stessa scala del DV e molto chiaramente la differenza tra ye y prevista dal modello. Tuttavia, …

62 r logistic generalized-linear-model residuals aic

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La regressione logistica in R ha provocato una separazione perfetta (fenomeno di Hauck-Donner). E adesso?

Sto cercando di prevedere un risultato binario usando 50 variabili esplicative continue (l'intervallo della maggior parte delle variabili va da a ∞ ). Il mio set di dati ha quasi 24.000 righe. Quando corro in R, ottengo:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit: fitted probabilities numerically …

56 r regression logistic separation

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Wald test per la regressione logistica

Per quanto ho capito, il test di Wald nel contesto della regressione logistica viene utilizzato per determinare se una determinata variabile predittiva è significativa o meno. Rifiuta che l'ipotesi nulla del coefficiente corrispondente sia zero.XXX Il test consiste nel dividere il valore del coefficiente per errore standard .σσ\sigma Ciò di …

55 logistic z-statistic

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