logistic पर टैग किए गए जवाब

मेरा सवाल है: बीटा वितरण और लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के गुणांकों के बीच गणितीय संबंध क्या है ? वर्णन करने के लिए: उपस्कर (सिग्मॉइड) फ़ंक्शन द्वारा दिया जाता है f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} और इसका उपयोग लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में संभावनाओं को मॉडल करने के लिए किया जाता है। आज्ञा देना …

16 regression  logistic  mathematical-statistics  beta-distribution 

अंजीर 1. तार्किक कार्य अंजीर 2. सिगमाइड फंक्शन यह सिग्मॉइड फ़ंक्शन के सामान्यीकृत प्रकार की तरह अधिक है जहां आपके पास अधिक से अधिक मूल्य हो सकता है?

16 logistic 

मुझे भेदभावपूर्ण विश्लेषण के कुछ पेशेवरों का पता चला है और मुझे उनके बारे में प्रश्न मिले हैं। इसलिए: जब कक्षाएं अच्छी तरह से अलग हो जाती हैं, तो लॉजिस्टिक प्रतिगमन के लिए पैरामीटर अनुमान आश्चर्यजनक रूप से अस्थिर हैं। गुणांक अनंत तक जा सकते हैं। LDA इस समस्या से …

16 regression  logistic  multivariate-analysis  discriminant-analysis 

रैखिक प्रतिगमन (चुकता नुकसान) में, मैट्रिक्स का उपयोग करके हमारे पास उद्देश्य के लिए एक बहुत संक्षिप्त संकेतन है minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 जहाँ AAA डेटा मैट्रिक्स है, xxx गुणांक है, और bbb प्रतिक्रिया है। क्या लॉजिस्टिक रिग्रेशन उद्देश्य के लिए मैट्रिक्स नोटेशन समान है? मैंने जितने भी नोटिस देखे …

16 regression  logistic  linear-model  notation 

मैंने R में glm का उपयोग करके एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाया। मेरे दो स्वतंत्र चर हैं। मैं अपने मॉडल की निर्णय सीमा को दो चर के बिखराव की साजिश में कैसे लगा सकता हूं। उदाहरण के लिए, मैं एक आंकड़ा कैसे तैयार कर सकता हूं: http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55 धन्यवाद।

16 r  logistic 

मुझे लगता है कि मुझे इस बारे में कुछ मूलभूत भ्रम है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन में कैसे कार्य होते हैं (या शायद पूरी तरह से कार्य करता है)। यह कैसे होता है कि फ़ंक्शन h (x) छवि के बाईं ओर देखे गए वक्र का उत्पादन करता है? मैं देखता हूं …

15 logistic  data-visualization  function 

मैं lme4::glmer()द्विआधारी सामान्यीकृत मिश्रित मॉडल (GLMM) को आश्रित चर के साथ उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं जो कि बाइनरी नहीं है, लेकिन शून्य और एक के बीच एक निरंतर चर है। इस चर को एक संभावना के रूप में सोच सकते हैं; वास्तव में यह मानव विषयों (एक …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

मान लीजिए कि हमें निम्नलिखित समस्या दी गई है: भविष्यवाणी करें कि अगले 3 महीनों में कौन से ग्राहक हमारी दुकान में खरीदारी बंद करेंगे। प्रत्येक ग्राहक के लिए हम उस महीने को जानते हैं जब कोई हमारी दुकान में खरीदना शुरू करता है और इसके अलावा हमारे पास मासिक …

15 logistic  survival  cox-model 

मैं इस समस्या के बारे में सोच रहा हूं। द्विआधारी डेटा मॉडलिंग के लिए सामान्य लॉजिस्टिक फ़ंक्शन है: हालांकि logit समारोह है, जो एक एस के आकार की अवस्था है, हमेशा डेटा मॉडलिंग के लिए सबसे अच्छा है? हो सकता है कि आपके पास यह विश्वास करने का कारण हो …

15 logistic  references  link-function 

अपनी परियोजना में मैं द्विआधारी वर्गीकरण (1 या 0) की भविष्यवाणी के लिए एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाना चाहता हूं। मेरे पास 15 चर हैं, जिनमें से 2 श्रेणीगत हैं, जबकि बाकी निरंतर और असतत चर का मिश्रण हैं। लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट करने के लिए मुझे एसवीएम, परसेप्ट्रान या …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

मैं आर में पैकेज sklearnका उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन लाइब्रेरी से परिणामों की नकल करने की कोशिश कर रहा हूं glmnet। से sklearnरसद प्रतिगमन प्रलेखन , यह l2 दंड के अंतर्गत लागत समारोह को कम करने के प्रयास कर रहा है minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiडब्ल्यू + सी ) ) + 1)minw,c12wटीw+सीΣमैं=1एनलॉग⁡(exp⁡(-yमैं(एक्समैंटीw+सी))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन में ऑब्जेक्टिव फंक्शन, l ( ive ) का Hessian प्राप्त करने में कठिनाई होती है l(θ)l(θ)l(\theta), जहाँ the : l(θ)l(θ)l(\theta)l(θ)=∑i=1m[yilog(hθ(xi))+(1−yi)log(1−hθ(xi))]l(θ)=∑i=1m[yilog⁡(hθ(xi))+(1−yi)log⁡(1−hθ(xi))] l(\theta)=\sum_{i=1}^{m} \left[y_{i} \log(h_\theta(x_{i})) + (1- y_{i}) \log (1 - h_\theta(x_{i}))\right] hθ(x)hθ(x)h_\theta(x) एक लॉजिस्टिक फ़ंक्शन है। हेसियन । मैंने इसे गणना करके प्राप्त करने का प्रयास किया , …

15 logistic 

मुझे हाल ही में ईमेल के माध्यम से निम्नलिखित प्रश्न मिला है। मैं नीचे एक उत्तर पोस्ट करूंगा, लेकिन मुझे यह सुनने में दिलचस्पी थी कि दूसरों ने क्या सोचा है। क्या आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन को गैर पैरामीट्रिक परीक्षण कहेंगे? मेरी समझ यह है कि केवल एक परीक्षण को गैर-पैरामीट्रिक …

15 hypothesis-testing  logistic  nonparametric 

क्या एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन करना उचित है जहां आश्रित और स्वतंत्र चर दोनों बाइनरी हैं? उदाहरण के लिए आश्रित चर 0 और 1 है और भविष्यवाणियां विपरीत कोडित चर -1 और 1 हैं?

15 logistic