logistic पर टैग किए गए जवाब

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

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मुझे पता है कि मैंने इसे दोनों तरीकों से देखा है, इसलिए दोनों के बीच अंतर है, और कौन सा आमतौर पर संदर्भित है?

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मैंने एक मशीन लर्निंग बुक में पढ़ा कि रेखीय प्रतिगमन के मापदंडों का अनुमान ढाल के वंश द्वारा (अन्य तरीकों के बीच) लगाया जा सकता है, जबकि लॉजिस्टिक प्रतिगमन के मापदंडों का अनुमान आमतौर पर अधिकतम संभावना अनुमान द्वारा लगाया जाता है। क्या नौसिखिए (मुझे) को समझाना संभव है कि …

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निम्न बहुस्तरीय लॉजिस्टिक मॉडल के स्तर 1 (व्यक्तिगत स्तर) पर एक व्याख्यात्मक चर और स्तर 2 (समूह स्तर) पर एक व्याख्यात्मक चर: लॉगिट (पीमैं जे) =π0 जे+π1 जेएक्समैं जे... ( 1 )logit(पीमैंजे)=π0जे+π1जेएक्समैंजे...(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0 जे=γ00+γ01zजे+यू0 जे... ( 2 )π0जे=γ00+γ01zजे+यू0जे...(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1 जे=γ10+γ1 1zजे+यू1 जे... ( 3 )π1जे=γ10+γ1 1zजे+यू1जे...(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) जहाँ, …

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यहां एक टिप्पणी में @gung ने लिखा, मेरा मानना ​​है कि वे थोड़े ओवरलैप कर सकते हैं (शायद ~ 25%) और अभी भी 5% के स्तर पर महत्वपूर्ण हो सकते हैं। याद रखें कि आप जो 95% CI देखते हैं, वह व्यक्ति OR के लिए है, लेकिन 2 ORs का …

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मेरी समझ यह है कि प्रतिगमन भी कारण नहीं देता है। यह केवल y चर और x चर के बीच सहयोग और संभवतः एक दिशा दे सकता है। क्या मैं सही हूँ? मैंने अक्सर "एक्स प्रिडिक्ट्स वाई" के समान वाक्यांशों को यहां तक ​​कि अधिकांश पाठ्यक्रम पाठ्यपुस्तकों और यहां तक …

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मैंने 15 निरंतर व्याख्यात्मक चर के साथ एक क्रमिक श्रेणीगत प्रतिक्रिया चर के लिए एक क्रमिक लॉजिस्टिक प्रतिगमन चलाने के लिए एमएएसएस पैकेज में 'पोलर' फ़ंक्शन का उपयोग किया है। मैंने यह जांचने के लिए कोड का उपयोग किया है (नीचे दिखाया गया है) कि मेरा मॉडल यूसीएलए के गाइड …

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मेरे पास लगभग 5000 सुविधाओं का डेटा सेट है। उस डेटा के लिए मैंने पहली बार फ़ीचर चयन के लिए ची स्क्वायर टेस्ट का इस्तेमाल किया; उसके बाद, मुझे लगभग १५०० चर मिले जो प्रतिक्रिया चर के साथ महत्व संबंध दर्शाते हैं। अब मुझे उस पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन फिट करने …

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मेरे पास एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल है (लोचदार नेट नियमितीकरण के साथ आर में glmnet के माध्यम से फिट), और मैं सच्चे सकारात्मक और झूठी सकारात्मक के बीच अंतर को अधिकतम करना चाहूंगा। ऐसा करने के लिए, निम्नलिखित प्रक्रिया दिमाग में आई: फ़िट मानक लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल 0.5 के रूप …

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मुझे हाल ही में अपने शोध पत्र के लिए एक संशोधन मिला है और मेरे पेपर पर समीक्षक की टिप्पणी निम्नलिखित है: एक मॉडल से प्राप्त परिणाम विशेष रूप से रैखिक प्रतिगमन के बारे में बहुत आश्वस्त नहीं हैं, आमतौर पर आउटलेर्स से निपटने में कमियां हैं। मेरा सुझाव है …

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मैं अपने इनपुट वैरिएबल को बाइनरी आउटपुट वेरिएबल्स में फिट करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन के एक मानक संस्करण का उपयोग कर रहा हूं। हालांकि मेरी समस्या में, नकारात्मक आउटपुट (0s) सकारात्मक आउटपुट (1s) से बहुत आगे निकल जाते हैं। अनुपात 20: 1 है। इसलिए जब मैं एक क्लासिफायरियर को …

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मुझे एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन स्पष्टीकरण समझने में कठिनाई हो रही है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन तापमान और मछलियों के बीच होता है जो मर जाते हैं या नहीं मरते हैं। एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन का ढलान 1.76 है। फिर मछली जो मर जाते हैं, एक्सप (1.76) = 5.8 के कारक से बढ़ जाती …

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इसलिए मैं आर में लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल के साथ काम कर रहा हूं। हालांकि मैं अभी भी आंकड़ों के लिए नया हूं, मुझे लगता है कि मुझे अब तक प्रतिगमन मॉडल के लिए थोड़ी समझ है, लेकिन अभी भी कुछ ऐसा है जो मुझे परेशान करता है: लिंक की गई …

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मैं लॉजिस्टिक प्रतिगमन के लिए कुछ परीक्षण डेटा बनाने की कोशिश कर रहा था और मुझे यह पोस्ट मिला कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए कृत्रिम डेटा का अनुकरण कैसे करें? यह एक अच्छा जवाब है, लेकिन यह केवल निरंतर चर बनाता है। लिंक के समान उदाहरण के लिए y से …

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फॉक्स एंड वीज़बर्ग नोट के लिए "एन आर साथी के लिए लागू प्रतिगमन" के पृष्ठ 232 पर केवल गाऊसी परिवार में निरंतर विचरण होता है, और अन्य सभी GLM में पर y का सशर्त विचरण पर निर्भर करता हैएक्सएक्स\bf{x}μ ( x )μ(एक्स)\mu(x) इससे पहले, वे ध्यान दें कि पॉइसन का …

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