Refere-se geralmente a procedimentos estatísticos que utilizam a função logística, mais comumente várias formas de regressão logística
Qual é a diferença entre o modelo Logit e Probit ? Estou mais interessado aqui em saber quando usar a regressão logística e quando usar o Probit. Se houver alguma literatura que o defina usando R , isso também seria
Se você tiver uma variável que separa perfeitamente os zeros e os da variável de destino, R produzirá a seguinte mensagem de aviso "separação perfeita ou quase perfeita": Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Ainda temos o modelo, mas as estimativas do...
Qual é a diferença entre regressão linear e regressão logística? Quando você usaria cada
Ajustar uma regressão logística usando lme4 termina com Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Uma causa provável desse erro é aparentemente uma deficiência de classificação. O que é deficiência de classificação e como devo
Ok, acho que tenho uma amostra decente o suficiente, levando em consideração a regra geral 20: 1: uma amostra bastante grande (N = 374) para um total de 7 variáveis preditoras de candidatos. Meu problema é o seguinte: qualquer que seja o conjunto de variáveis preditoras que eu use, as...
Estou interessado em calcular a área sob a curva (AUC), ou a estatística c, manualmente para um modelo de regressão logística binária. Por exemplo, no conjunto de dados de validação, tenho o valor verdadeiro da variável dependente, retenção (1 = retido; 0 = não retido), bem como um status de...
Como a Regressão Logística é um modelo de classificação estatística que lida com variáveis dependentes categóricas, por que não é chamado de Classificação Logística ? O nome "Regressão" não deve ser reservado aos modelos que lidam com variáveis dependentes...
Para regressão linear, podemos verificar os gráficos de diagnóstico (gráficos de resíduos, gráficos de QQ normal, etc.) para verificar se as suposições de regressão linear são violadas. Para regressão logística, estou tendo problemas para encontrar recursos que expliquem como diagnosticar o ajuste...
No curso de aprendizado de máquina de Andrew Ng , ele introduz a regressão linear e a regressão logística e mostra como ajustar os parâmetros do modelo usando a descida do gradiente e o método de Newton. Eu sei que a descida gradiente pode ser útil em algumas aplicações de aprendizado de máquina...
Embora todas as imagens no conjunto de dados MNIST estejam centralizadas, em uma escala semelhante e com a face para cima sem rotações, elas têm uma variação significativa de manuscrito que me intriga como um modelo linear atinge uma precisão de classificação tão alta. Tanto quanto eu consigo...
Qual é a diferença entre os termos 'função de link' e 'função de link canônico'? Além disso, existem vantagens (teóricas) em usar uma sobre a outra? Por exemplo, uma variável de resposta binária pode ser modelada usando muitas funções de link, como logit , probit , etc. Mas, logit aqui é...
O que decide a escolha da função (Softmax vs Sigmoid) em um classificador Logístico? Suponha que existem 4 classes de saída. Cada uma das funções acima fornece as probabilidades de cada classe ser a saída correta. Então, qual levar para um
Ao responder a essa pergunta, John Christie sugeriu que o ajuste dos modelos de regressão logística fosse avaliado pela avaliação dos resíduos. Eu estou familiarizado com a interpretação de resíduos no OLS, eles estão na mesma escala que o DV e muito claramente a diferença entre y e y previstos...
Estou tentando prever um resultado binário usando 50 variáveis explicativas contínuas (o intervalo da maioria das variáveis é a ). Meu conjunto de dados tem quase 24.000 linhas. Quando corro no R, recebo:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2:...
Tanto quanto eu entendo, o teste de Wald no contexto da regressão logística é usado para determinar se uma determinada variável preditora é significativa ou não. Rejeita a hipótese nula do coeficiente correspondente sendo zero.XXX O teste consiste em dividir o valor do coeficiente pelo erro padrão...
Eu tenho SPSSsaída para um modelo de regressão logística. A saída relata duas medidas para o ajuste do modelo Cox & Snelle Nagelkerke. Então, como regra geral, quais dessas medidas R2R²R^² você reportaria como o modelo se encaixa? Ou, qual desses índices de ajuste é o que geralmente é...
Eu gostaria de ter muitos algoritmos que executam a mesma tarefa que a regressão logística. Ou seja, algoritmos / modelos que podem fornecer uma previsão para uma resposta binária (Y) com alguma variável explicativa (X). Eu ficaria feliz se, depois de nomear o algoritmo, se você também mostrar...
Digamos que eu tenho um objeto de classe glm(correspondente a um modelo de regressão logística) e gostaria de transformar as probabilidades previstas fornecidas predict.glmusando o argumento type="response"em respostas binárias, ou seja, ou Y = 0 . Qual é a maneira mais rápida e canônica de fazer...
Como estamos usando a função logística para transformar uma combinação linear da entrada em uma saída não linear, como a regressão logística pode ser considerada um classificador linear? A regressão linear é como uma rede neural sem a camada oculta, então por que as redes neurais são consideradas...
Estou ajustando uma família binomial de glm em R, e tenho um grupo inteiro de variáveis explicativas, e preciso encontrar o melhor (R ao quadrado, se uma medida for boa). Antes de escrever um script para percorrer diferentes combinações aleatórias das variáveis explicativas e depois gravar qual...