लॉजिस्टिक रिग्रेशन से भविष्यवाणियों को समझना

Question

लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल (आर में glm) से आने वाली मेरी भविष्यवाणियां 0 और 1 के बीच नहीं बंधी हैं, जैसा मैं उम्मीद करूंगा। लॉजिस्टिक रिग्रेशन की मेरी समझ यह है कि आपके इनपुट और मॉडल पैरामीटर को रैखिक रूप से संयोजित किया जाता है और प्रतिक्रिया लॉगिट लिंक फ़ंक्शन का उपयोग करके एक प्रायिकता में बदल जाती है। चूंकि लॉजिट फ़ंक्शन 0 और 1 के बीच बँधा हुआ है, इसलिए मुझे उम्मीद थी कि मेरी भविष्यवाणियाँ 0 और 1 के बीच बँधी होंगी।

हालाँकि, जब मैं R में लॉजिस्टिक रिग्रेशन लागू करता हूं, तो मैं यह नहीं देखता:

data(iris)
iris.sub <- subset(iris, Species%in%c("versicolor","virginica"))
model    <- glm(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width, data = iris.sub, 
                family = binomial(link = "logit"))
hist(predict(model))

अगर कुछ भी भविष्यवाणी (मॉडल) का आउटपुट मुझे सामान्य लगता है। क्या कोई मुझे समझा सकता है कि मुझे मिलने वाले मूल्य संभाव्यता क्यों नहीं हैं?

Comments

नीचे कोरोन का जवाब बहुत अच्छी तरह से विवरण को कवर करता है। आपके पास जो मूल आंकड़ा है, वह x- अक्ष पर लॉग-ऑड मान प्रस्तुत करता है, जो गणितीय रूप से लिंक फ़ंक्शन के माध्यम से वापस पारित करके संभाव्यता (यानी कोरोन के उत्तर के अनुसार) में परिवर्तित हो सकता है।)

— जेम्स स्टेनली

Answer 1

predict.glmविधि डिफ़ॉल्ट रूप से रैखिक भविष्यवक्ता के पैमाने पर भविष्यवक्ताओं देता है। यानी वे लिंक फ़ंक्शन के माध्यम से अभी तक नहीं गए हैं।

प्रयत्न

hist(predict(model, type = "response"))

बजाय

Comments

आपने बहुत कम समय में हमारे मार्कअप और चित्रण क्षमताओं में महारत हासिल की है: यह उत्तर इसका एक अच्छा उदाहरण है। बहुत बढ़िया!

— whuber