Questions marquées «logistic»

Désigne généralement les procédures statistiques qui utilisent la fonction logistique, le plus souvent diverses formes de régression logistique

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La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: 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" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
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 
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Modèle de Cox vs régression logistique
Disons que le problème suivant nous est posé: Prévoyez quels clients sont les plus susceptibles d'arrêter d'acheter dans notre boutique au cours des 3 prochains mois. Pour chaque client, nous connaissons le mois où l'on a commencé à acheter dans notre boutique et, en outre, nous avons de nombreuses fonctionnalités …
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Notation matricielle pour la régression logistique
En régression linéaire (perte au carré), en utilisant la matrice, nous avons une notation très concise pour l'objectif minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Où AAA est la matrice de données, xxx est les coefficients et bbb est la réponse. Existe-t-il une notation matricielle similaire pour l'objectif de régression logistique? Toutes les …
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Régression logistique: Scikit Learn vs glmnet
J'essaie de dupliquer les résultats de sklearnla bibliothèque de régression logistique en utilisant le glmnetpackage dans R. À partir de la documentation desklearn régression logistique , il essaie de minimiser la fonction de coût sous pénalité l2 min w , c 1minw , c12wTw + C∑i = 1NJournal( exp( - …
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Hesse de la fonction logistique
J'ai du mal à dériver la Hesse de la fonction objectif, l(θ)l(θ)l(\theta) , en régression logistique où l(θ)l(θ)l(\theta) est: 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) est une fonction logistique. Le Hessian estXTDXXTDXX^T D X . J'ai essayé de le dériver en calculant∂2l(θ)∂θi∂θj∂2l(θ)∂θi∂θj\frac{\partial^2 l(\theta)}{\partial \theta_i …
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Appliquer une régression logistique avec un faible taux d'événements
J'ai un ensemble de données dans lequel le taux d'événements est très faible (40 000 sur ). J'applique une régression logistique à ce sujet. J'ai eu une discussion avec quelqu'un où il s'est avéré que la régression logistique ne donnerait pas une bonne matrice de confusion sur des données à …
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