Statistiche e Big Data logistic

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Sto analizzando un set di dati sperimentali. I dati sono costituiti da un vettore associato del tipo di trattamento e da un risultato binomiale: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... Nella colonna dei risultati, 1 indica un successo e 0 indica un errore. …

32 logistic anova binomial experiment-design

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Qual è la differenza tra regressione logistica e reti neurali?

Come possiamo spiegare la differenza tra la regressione logistica e la rete neurale a un pubblico che non ha esperienza nelle statistiche?

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Regressione logistica: Scikit Learn vs Statsmodels

Sto cercando di capire perché l'output della regressione logistica di queste due librerie dia risultati diversi. Sto usando il set di dati da UCLA Idre esercitazione , predicendo admitbasa sulla gre, gpae rank. rankviene trattato come variabile categoriale, quindi viene prima convertito in variabile fittizia con rank_1eliminato. Viene inoltre aggiunta …

31 regression logistic python scikit-learn statsmodels

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Quando viene risolta la regressione logistica in forma chiusa?

Prendi e y ∈ { 0 , 1 } e supponiamo di modellare il compito di prevedere y dato x usando la regressione logistica. Quando è possibile scrivere i coefficienti di regressione logistica in forma chiusa?x∈{0,1}dx∈{0,1}dx \in \{0,1\}^dy∈{0,1}y∈{0,1}y \in \{0,1\} Un esempio è quando usiamo un modello saturo. Cioè, definire …

31 logistic generalized-linear-model

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Regressione logistica - Termine di errore e sua distribuzione

Sull'esistenza di un termine di errore nella regressione logistica (e nella sua presunta distribuzione), ho letto in vari punti che: non esiste alcun termine di errore il termine di errore ha una distribuzione binomiale (in conformità con la distribuzione della variabile di risposta) il termine di errore ha una distribuzione …

31 logistic binomial bernoulli-distribution logistic-distribution

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Quale funzione di perdita è corretta per la regressione logistica?

Ho letto di due versioni della funzione di perdita per la regressione logistica, quale di esse è corretta e perché? Da Machine Learning , Zhou ZH (in cinese), con β= ( w , b ) e βTx = wTx + bβ=(w,B) e βTX=wTX+B\beta = (w, b)\text{ and }\beta^Tx=w^Tx +b : …

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Qual è la differenza tra regressione logistica e perceptron?

Sto esaminando gli appunti di Andrew Ng sull'apprendimento automatico. Le note ci introducono alla regressione logistica e quindi al perceptron. Nel descrivere Perceptron, le note affermano che cambiamo solo la definizione della funzione di soglia utilizzata per la regressione logistica. Dopo averlo fatto, possiamo usare il modello Perceptron per la …

30 regression machine-learning self-study logistic perceptron

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Interpretazione della trama (glm.model)

Qualcuno può dirmi come interpretare le trame "Residui vs adattati", "Q-q normale", "posizione in scala" e "Residui contro leva"? Sto montando un GLM binomiale, salvandolo e quindi pianificandolo.

30 r logistic data-visualization generalized-linear-model qq-plot

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Come vengono calcolati gli errori standard per i valori adattati da una regressione logistica?

Quando si prevede un valore adattato da un modello di regressione logistica, come vengono calcolati gli errori standard? Intendo per i valori adattati , non per i coefficienti (che coinvolgono la matrice di informazioni dei pescatori). Ho solo scoperto come ottenere i numeri R(ad es. Qui su r-help o qui …

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Qual è la differenza in ciò che l'AIC e la statistica c (AUC) misurano effettivamente per l'adattamento del modello?

Akaike Information Criterion (AIC) e la statistica c (area sotto la curva ROC) sono due misure di adattamento del modello per la regressione logistica. Ho difficoltà a spiegare cosa sta succedendo quando i risultati delle due misure non sono coerenti. Immagino che stiano misurando aspetti leggermente diversi dell'adattamento del modello, …

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Interpretazione di semplici previsioni per gli odds ratio nella regressione logistica

Sono un po 'nuovo nell'usare la regressione logistica, e un po' confuso da una discrepanza tra le mie interpretazioni dei seguenti valori che pensavo fossero gli stessi: valori beta esponenziali probabilità prevista del risultato utilizzando i valori beta. Ecco una versione semplificata del modello che sto usando, in cui la …

29 regression logistic interpretation prediction odds-ratio

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Interpretazione pseudo-R2 di McFadden

Ho un modello di regressione logistica binaria con uno pseudo R-quadrato di McFadden di 0,192 con una variabile dipendente chiamata payment (1 = pagamento e 0 = nessun pagamento). Qual è l'interpretazione di questo pseudo R-quadrato? È un confronto relativo per i modelli nidificati (ad esempio un modello a 6 …

29 regression self-study logistic

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Come viene derivata la funzione di costo dalla regressione logistica

Sto facendo il corso di Machine Learning Stanford su Coursera. Nel capitolo sulla regressione logistica, la funzione di costo è questa: Quindi, è derivato qui: Ho provato a ottenere la derivata della funzione di costo ma ho ottenuto qualcosa di completamente diverso. Come si ottiene il derivato? Quali sono i …

29 regression logistic gradient-descent derivative

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Overfitting di un modello di regressione logistica

È possibile equipaggiare troppo un modello di regressione logistica? Ho visto un video in cui si diceva che se la mia area sotto la curva ROC è superiore al 95%, è molto probabile che venga adattata in modo eccessivo, ma è possibile utilizzare un modello di regressione logistica?

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I gradi di libertà possono essere un numero non intero?

Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …

27 r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation

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