Lojistik regresyon modeli için R'de karar sınırını nasıl çizebilirim?

R'de glm kullanarak lojistik regresyon modeli yaptım. İki bağımsız değişkenim var. Modelimin karar sınırını iki değişkenin dağılım grafiğinde nasıl çizebilirim. Örneğin, şu şekilde bir çizimi nasıl çizebilirim : http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55

Teşekkürler.

r logistic

— user2755
kaynak

Şekle olan bağlantı öldü.

— Nick Stauner

Yanıtlar:

set.seed(1234)

x1 <- rnorm(20, 1, 2)
x2 <- rnorm(20)

y <- sign(-1 - 2 * x1 + 4 * x2 )

y[ y == -1] <- 0

df <- cbind.data.frame( y, x1, x2)

mdl <- glm( y ~ . , data = df , family=binomial)

slope <- coef(mdl)[2]/(-coef(mdl)[3])
intercept <- coef(mdl)[1]/(-coef(mdl)[3]) 

library(lattice)
xyplot( x2 ~ x1 , data = df, groups = y,
   panel=function(...){
       panel.xyplot(...)
       panel.abline(intercept , slope)
       panel.grid(...)
       })

alternatif metin

Burada mükemmel bir ayrılmanın meydana geldiğini belirtmeliyim, bu nedenle glmişlev size bir uyarı verir. Ancak burada önemli değil çünkü amaç, doğrusal sınırın nasıl çizileceğini ve ortak değişkenlerine göre renklendirilmiş gözlemleri göstermektir.

— suncoolsu
kaynak

Kafes kullanırsam eski moda değilim umarım :-)

— suncoolsu 13:11

Umarım bu bir HW problemi ise, sadece yapıştırmayı kopyalamazsınız.

— suncoolsu

Teşekkürler. Bu bir HW sorusu değildir ve cevap modelimi anlamamda yardımcı olur.

— user2755

oh evet sensin :)

— mpiktas

Birisi bana eğimin ve kesişmenin arkasındaki mantığı açıklayabilir mi? (lojistik model ile ilgili)

— Fernando

Fernando'dan yukarıdaki kabul edilen cevaba yorum olarak soruyu ele almak istedim: Birisi eğimin arkasındaki mantığı açıklayabilir ve kesişebilir mi?

Lojistik regresyon hipotezi şu şekildedir:

h_{θ} = g (z)

$h_{\theta} = g(z)$

burada, sigmoid fonksiyonudur ve formundadır: $g(z)$ $z$

z = θ_{0} + θ_{1} x_{1} + θ_{2} x_{2}

$z = \theta_{0} + \theta_{1}x_{1} + \theta_{2}x_{2}$

0 ile 1 arasında sınıflandırdığımız göz önüne alındığında, sigmoid işlevi verilen olduğunda durumlarda doğrudur: $y = 1$ $h_{\theta} \geq 0.5$

θ_{0} + θ_{1} x_{1} + θ_{2} x_{2} \geq 0

$\theta_{0} + \theta_{1}x_{1} + \theta_{2}x_{2} \geq 0$

yukarıdaki karar sınırıdır ve aşağıdaki gibi yeniden düzenlenebilir:

x_{2} \geq \frac{- θ_{0}}{θ_{2}} + \frac{- θ_{1}}{θ_{2}} x_{1}

$x_{2} \geq \frac{-\theta_{0}}{\theta_{2}} + \frac{-\theta_{1}}{\theta_{2}}x_{1}$

Bu, şeklinde bir denklemdir ve o zaman ve neden kabul edilen cevapta oldukları gibi hesaplandığını görebilirsiniz. $y = mx + b$ $m$ $b$

— Andy
kaynak

Yukarıdaki cevaba eşlik eden iyi bir açıklama!

— Augustin