Логистическая регрессия
- Логистическая регрессия используется для предсказания вероятности успеха или неудачи в зависимости от набора предикторов.
- Модель логистической регрессии включает зависимую переменную и одну или несколько объясняющих переменных.
- Логистическая функция является сигмовидной функцией, которая принимает реальные входные данные и выводит значение от 0 до 1.
- Общая логистическая функция интерпретируется как вероятность зависимой переменной приравниваться к успеху или неудаче.
- Функция logit является обратной стандартной логистической функции и эквивалентна выражению линейной регрессии.
- Вероятность зависимой переменной равна значению логистической функции выражения линейной регрессии.
- Отношение шансов определяет вероятность зависимой переменной, равную случаю, при некоторой линейной комбинации предикторов.
- Если имеется несколько независимых переменных, уравнение линейной регрессии может быть изменено на множественную регрессию с m пояснителями.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Полный текст статьи: