Perguntas com a marcação «logistic»

Essencialmente, minha pergunta é que, nos Perceptrons multicamadas, os perceptrons são usados ​​com uma função de ativação sigmóide. De modo que na regra de actualização y é calculado comoy^y^\hat{y} y^=11+exp(−wTxi)y^=11+exp⁡(−wTxi)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} Como esse...

Eu gostaria de usar um modelo de regressão logística binária no contexto de streaming de dados (séries temporais multidimensionais) para prever o valor da variável dependente dos dados (ou seja, linha) que acabou de chegar, dadas as observações anteriores. Até onde eu sei, a regressão logística é...

Alguém pode fornecer uma lista clara de diferenças entre regressão log-linear e regressão logística? Entendo que o primeiro é um modelo de regressão linear simples, mas não estou claro quando cada um deve ser

Versão curta: Sabemos que a regressão logística e a regressão probit podem ser interpretadas como envolvendo uma variável latente contínua que é discretizada de acordo com algum limite fixo antes da observação. Existe uma interpretação variável latente semelhante disponível para, por exemplo,...

Em um pequeno conjunto de dados ( ) com o qual estou trabalhando, várias variáveis ​​me proporcionam uma perfeita previsão / separação . Assim, uso a regressão logística Firth para lidar com o problema.n ∼ 100n∼100n\sim100 Se eu selecionar o melhor modelo por AIC ou BIC , devo incluir o termo de...

Quero modelar uma regressão logística com dados desequilibrados (9: 1). Eu queria tentar a opção de pesos na glmfunção em R, mas não tenho 100% de certeza do que faz. Digamos que minha variável de saída seja c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). agora eu quero dar o "1" 10 vezes mais peso. então eu dou o...

Eu executei um Modelo Misto Linear Generalizado em R e incluí um efeito de interação entre dois preditores. A interação não foi significativa, mas os principais efeitos (os dois preditores) foram. Agora, muitos exemplos de livros didáticos me dizem que, se houver um efeito significativo da...

Qual é a diferença entre regressão logística e logit? Entendo que eles são semelhantes (ou até a mesma coisa), mas alguém poderia explicar a (s) diferença (ões) entre esses dois? Um é sobre

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando...

Ok, eu tenho uma regressão logística e usei a predict()função para desenvolver uma curva de probabilidade com base em minhas estimativas. ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <-...

Eu tenho dificuldade em entender o uso da regressão logística em um artigo. O artigo disponível aqui utiliza regressão logística para prever a probabilidade de complicações durante a cirurgia de catarata. O que me confunde é que o artigo apresenta um modelo que atribui odds ratio de 1 à linha de...

Estou procurando classificadores que produzam probabilidades que exemplos pertencem a uma das duas classes. Conheço regressão logística e Bayes ingênuo, mas você pode me falar de outras pessoas que trabalham de maneira semelhante? Ou seja, classificadores que prevêem não as classes às quais os...

Eu executei um modelo de logit multinomial no JMP e obtive resultados que incluíam o AIC e os valores de p do qui-quadrado para cada estimativa de parâmetro. O modelo tem um resultado categórico e 7 variáveis ​​explicativas categóricas. Depois, encaixeimultinom o que eu pensava que construiria o...

Suponha que eu queira construir um modelo para prever algum tipo de proporção ou porcentagem. Por exemplo, digamos que eu queira prever o número de meninos versus meninas que participarão de uma festa, e os recursos da festa que posso usar no modelo são coisas como quantidade de publicidade da...

Eu sempre pensei em regressão logística como simplesmente um caso especial de regressão binomial em que a função link é a função logística (em vez de, digamos, uma função probit). Ao ler as respostas de outra pergunta que tive, parece que posso estar confuso, e há uma diferença entre regressão...

Temos muitas boas discussões sobre a separação perfeita na regressão logística. Por exemplo, a regressão logística em R resultou em perfeita separação (fenômeno de Hauck-Donner). O que agora? e o modelo de regressão logística não converge . Pessoalmente, ainda acho que não é intuitivo por que será...

Gostaria de entender como gerar intervalos de previsão para estimativas de regressão logística. Fui aconselhado a seguir os procedimentos em Modeling Binary Data de Collett , 2ª Ed p.98-99. Após implementar esse procedimento e compará-lo com os R predict.glm, acho que este livro mostra o...

Se eu entendi corretamente, em um algoritmo de aprendizado de máquina, o modelo precisa aprender com sua experiência, ou seja, quando o modelo fornece uma previsão errada para os novos casos, ele deve se adaptar às novas observações e, com o tempo, o modelo se torna cada vez melhor. . Não vejo que...

Eu tenho uma variável dependente ordinal, facilidade, que varia de 1 (não é fácil) a 5 (muito fácil). Aumentos nos valores dos fatores independentes estão associados a um aumento na classificação de facilidade. Duas das minhas variáveis ​​independentes ( condAe condB) são categóricas, cada uma com...

O CrossValidated tem várias perguntas sobre quando e como aplicar a correção de viés de evento raro por King e Zeng (2001) . Estou procurando algo diferente: uma demonstração mínima baseada em simulação de que o viés existe. Em particular, o rei e o estado de Zeng "... em dados de eventos...