«logistic» etiketlenmiş sorular

Deneysel bir veri setini analiz ediyorum. Veriler, bir çift tedavi tipi vektöründen ve binom bir sonuçtan oluşur: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... Sonuç sütununda, 1 başarılı ve 0 başarısızlık anlamına gelir. Tedavinin sonucu önemli ölçüde değiştirip değiştirmediğini anlamak isterim. Her deneyde çok …

32 logistic  anova  binomial  experiment-design 

Http://www.johndcook.com/standard_deviation.html adresindeki "Doğru çalışan bilgisayar varyasyonu" adlı bir makale , çalışan ortalama, varyans ve standart sapmaların nasıl hesaplandığını gösterir. Her yeni eğitim kaydı sağlandığında doğrusal veya lojistik bir regresyon modelinin parametrelerinin benzer şekilde "dinamik olarak" güncellenebileceği algoritmalar var mı?

32 regression  logistic  online 

Bu iki kütüphanenin lojistik regresyonundan elde edilen çıkışın neden farklı sonuçlar verdiğini anlamaya çalışıyorum. Veri setini UCLA idre öğreticisinden kullanıyorum , ve admitdayanarak tahmin ediyorum . kategorik değişken olarak kabul edilir, bu nedenle ilk önce bırakılan kukla değişkene dönüştürülür . Bir engelleme sütunu da eklenir.gregparankrankrank_1 df = pd.read_csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv") y, X …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

Al ve ve lojistik regresyon kullanılarak belirli bir x y tahmin görevini modeli varsayalım. Lojistik regresyon katsayıları ne zaman kapalı olarak yazılabilir?x∈{0,1}dx∈{0,1}dx \in \{0,1\}^dy∈{0,1}y∈{0,1}y \in \{0,1\} Bir örnek, doymuş bir model kullanmamızdır. Yani, , burada setleri güç kümesinde indeksler ve eğer 1 tüm değişkenler 'inci set aksi 1 ve 0 …

31 logistic  generalized-linear-model 

Lojistik regresyonda (ve varsayılan dağılımı) bir hata teriminin bulunup bulunmadığı üzerine, çeşitli yerlerde okudum: hata terimi yok hata terimi binom dağılımına sahiptir (cevap değişkeninin dağılımına göre) Hata terimi lojistik bir dağılıma sahip Birisi lütfen netleşebilir mi?

31 logistic  binomial  bernoulli-distribution  logistic-distribution 

Lojistik regresyon için kayıp fonksiyonunun iki versiyonunu okudum, hangisi doğru ve neden? Kaynaktan Machine Learning , Zhou ZH (Çince) ile β=(w,b) and βTx=wTx+bβ=(w,b) and βTx=wTx+b\beta = (w, b)\text{ and }\beta^Tx=w^Tx +b : l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln(1+eβTxi))(1)(1)l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln⁡(1+eβTxi))l(\beta) = \sum\limits_{i=1}^{m}\Big(-y_i\beta^Tx_i+\ln(1+e^{\beta^Tx_i})\Big) \tag 1 Üniversite tabii kaynaktan ile zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)z_i = y_if(x_i)=y_i(w^Tx_i + b) : L(zi)=log(1+e−zi)(2)(2)L(zi)=log⁡(1+e−zi)L(z_i)=\log(1+e^{-z_i}) \tag 2 …

31 logistic  loss-functions 

Andrew Ng'un Makine Öğrenimi ile ilgili ders notlarına bakıyorum . Notlar bize lojistik gerilemeyi ve ardından algılayıcısını tanıtıyor. Perceptron tarif edilirken, notlar sadece lojistik regresyon için kullanılan eşik fonksiyonunun tanımını değiştirdiğimizi söylüyor. Bunu yaptıktan sonra, sınıflandırma için Perceptron modelini kullanabiliriz. Öyleyse sorum şu - eğer bunun belirtilmesi gerekiyorsa ve Perceptron'u …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

Birisi bana 'takılanlara karşı kalan artıklar', 'normal q-q', 'ölçek yeri' ve 'kaldıraçlara karşı kaldıraç' alanlarını nasıl yorumlayabileceğimi söyleyebilir mi? Binom bir GLM takıyorum, tasarruf ediyorum ve sonra çiziyorum.

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

Bir lojistik regresyon modelinden bir takılan değer tahmin ettiğinizde standart hatalar nasıl hesaplanır? I anlamına monte değerleri (Fishers bilgi matrisi içerir) olup katsayıları için. Sadece sayıların nasıl alınacağını öğrendim R(örneğin, burada r- help'de veya burada Stack Overflow'ta), ancak formülü bulamıyorum. pred <- predict(y.glm, newdata= something, se.fit=TRUE) Çevrimiçi kaynak sağlayabilirseniz (tercihen …

29 r  regression  logistic  mathematical-statistics  references 

Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve c istatistiği (ROC eğrisinin altındaki alan) lojistik regresyon için uygun iki ölçü modelidir. İki önlemin sonuçları tutarlı olmadığında neler olup bittiğini açıklamakta sorun yaşıyorum. Sanırım model uyumunun biraz farklı yönlerini ölçüyorlar, ancak bu belirli yönler nelerdir? 3 adet lojistik regresyon modelim var. M0 modelinin bazı …

29 logistic  roc  aic  auc 

Lojistik regresyon kullanmaya biraz yeni geldim ve biraz da aynı olacağını düşündüğüm aşağıdaki değerleri yorumlamam arasındaki tutarsızlıkla karıştırdım: üstelleştirilmiş beta değerleri Beta değerleri kullanılarak sonucun tahmini olasılığı. Beslenme ve sigortanın hem ikili hem de servetin sürekli olduğu, kullandığım modelin basitleştirilmiş bir versiyonu: Under.Nutrition ~ insurance + wealth (Gerçek) modelim, sigorta …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio 

McFadden'in takma adı 0.192 olan ve R1 karesinin ödemeli denilen bağımlı değişkenli (1 = ödeme ve 0 = ödeme yok) olan ikili bir lojistik regresyon modeline sahibim. Bu sözde R-kare'nin yorumlanması nedir? Yuvalanmış modeller için göreceli bir karşılaştırma mı (örn. 6 değişkenli bir modelde, McFadden'ın 0.192 karesi olan R-karesi var, …

29 regression  self-study  logistic 

Coursera'da Machine Learning Stanford kursunu yapıyorum. Lojistik Regresyon bölümünde, maliyet fonksiyonu şudur: Sonra burada türetilir: Maliyet fonksiyonunun türevini almaya çalıştım ama tamamen farklı bir şey aldım. Türev nasıl elde edilir? Aracı adımlar nelerdir?

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

Lojistik bir regresyon modelini giymek mümkün mü? ROC eğrisinin altındaki alanım% 95'in üzerindeyse, fazla takılma ihtimalinin yüksek olduğunu, ancak bir lojistik regresyon modelinin üstesinden gelmenin mümkün olduğunu söyleyen bir video gördüm.

28 logistic  overfitting  regression-strategies 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?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 3Q Max -4.1470 …

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