Statistiques et Big Data logistic

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Alternatives à la régression logistique dans R

Je voudrais autant d’algorithmes effectuant la même tâche que la régression logistique. Ce sont des algorithmes / modèles qui peuvent donner une prédiction à une réponse binaire (Y) avec une variable explicative (X). Je serais heureux si, après avoir nommé l'algorithme, vous montriez également comment l'implémenter dans R. Voici un …

55 r regression logistic classification predictive-models

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Quelle mesure pseudo- est celle à déclarer pour la régression logistique (Cox & Snell ou Nagelkerke)?

J'ai une SPSSsortie pour un modèle de régression logistique. La sortie indique deux mesures pour l'ajustement du modèle, Cox & Snellet Nagelkerke. Donc, en règle générale, laquelle de ces mesures R2R²R^² rapporteriez-vous comme ajustement du modèle? Ou, lequel de ces indices d'ajustement est celui qui est habituellement rapporté dans les …

55 logistic goodness-of-fit r-squared

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Obtention des valeurs prédites (Y = 1 ou 0) à partir d’un ajustement de modèle de régression logistique

Supposons que j'ai un objet de classe glm(correspondant à un modèle de régression logistique) et j'aimerais transformer les probabilités prédites données en predict.glmutilisant l'argument type="response"en réponses binaires, c'est-à-dire ou Y = 0 . Quel est le moyen le plus rapide et le plus canonique de faire cela en R?Y=1Y=1Y=1Y=0Y=0Y=0 Bien …

50 r generalized-linear-model logistic

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Pourquoi la régression logistique est-elle un classifieur linéaire?

Puisque nous utilisons la fonction logistique pour transformer une combinaison linéaire de l’entrée en une sortie non linéaire, comment une régression logistique peut-elle être considérée comme un classifieur linéaire? La régression linéaire est semblable à un réseau de neurones sans la couche cachée, alors pourquoi les réseaux de neurones sont-ils …

49 logistic classification neural-networks

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Comment faire la sélection du sous-ensemble de régression logistique?

Je monte une famille de binômes dans R, et j'ai toute une troupe de variables explicatives, et j'ai besoin de trouver le meilleur (R au carré comme mesure, ça va). À part écrire un script pour parcourir différentes combinaisons aléatoires de variables explicatives et ensuite enregistrer qui donne les meilleurs …

47 r logistic

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Comment calculer le pseudo-

L' écriture de Christopher Manning sur la régression logistique dans R montre une régression logistique dans R comme suit: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) Quelques sorties: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family = binomial("logit")) Deviance Residuals: Min 1Q …

46 r logistic log-likelihood

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Comment simuler des données artificielles pour une régression logistique?

Je sais que quelque chose me manque dans ma compréhension de la régression logistique et apprécierais vraiment toute aide. Autant que je sache, la régression logistique suppose que la probabilité d'un résultat '1' compte tenu des entrées est une combinaison linéaire des entrées, passant par une fonction de logistique inverse. …

45 r regression logistic generalized-linear-model simulation

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L'apprentissage automatique peut-il décoder les hachages SHA256?

J'ai un hachage SHA256 de 64 caractères. J'espère former un modèle capable de prédire si le texte en clair utilisé pour générer le hachage commence par un 1 ou non. Peu importe si cela est "possible", quel algorithme serait la meilleure approche? Mes premières pensées Générez un grand échantillon de …

43 machine-learning logistic

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Régression pour un résultat (ratio ou fraction) compris entre 0 et 1

Je songe à construire un modèle prédisant un rapport , où et et . Le rapport serait donc compris entre et .a / bune/ba/ba ≤ bune≤ba \le ba > 0une>0a > 0b > 0b>0b > 0000111 Je pourrais utiliser la régression linéaire, bien qu'elle ne soit pas naturellement limitée à …

43 regression logistic generalized-linear-model beta-distribution beta-regression

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Méthodes de régularisation pour la régression logistique

La régularisation à l'aide de méthodes telles que Ridge, Lasso, ElasticNet est assez courante pour la régression linéaire. Je voulais savoir ce qui suit: Ces méthodes sont-elles applicables à la régression logistique? Si tel est le cas, existe-t-il des différences dans la manière dont ils doivent être utilisés pour la …

42 regression logistic regularization

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Régression de Poisson pour estimer le risque relatif pour les résultats binaires

Bref résumé Pourquoi est-il plus courant d'utiliser la régression logistique (avec rapports de cotes) dans les études de cohortes à résultats binaires, par opposition à la régression de Poisson (avec les risques relatifs)? Contexte D'après mon expérience, les statistiques et les cours d'épidémiologie pour les étudiants de premier cycle et …

42 logistic poisson-distribution epidemiology odds-ratio relative-risk

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Quelle est la signification des coefficients de régression logistique?

Je suis en train de lire un article concernant le lieu et les préférences de vote lors des élections de 2000 et 2004. Il contient un graphique qui affiche les coefficients de régression logistique. Des cours des années et un peu de lectureSelon moi, la régression logistique est un moyen …

42 regression logistic interpretation

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Régression: Transformer les variables

Lorsque vous transformez des variables, devez-vous utiliser la même transformation? Par exemple, puis-je choisir et choisir des variables transformées différemment, comme dans: Soit, l'âge, la durée de l'emploi, la durée de résidence et le revenu.X1, x2, x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) Ou devez-vous être cohérent avec vos …

41 r regression logistic data-transformation

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Régression logistique en R (rapport de cotes)

J'essaie d'entreprendre une analyse de régression logistique en format R. J'ai suivi des cours sur ce matériel avec STATA. Je trouve très difficile de reproduire la fonctionnalité dans R. Est-il mature dans ce domaine? Il semble y avoir peu de documentation ou de conseils disponibles. La production du rapport de …

41 r logistic odds-ratio

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Pourquoi la fonction sigmoïde au lieu de rien d'autre?

Pourquoi la fonction sigmoïde standard de facto, , est-elle si populaire dans les réseaux de neurones (non profonds) et la régression logistique?11 + e- x11+e−x\frac{1}{1+e^{-x}} Pourquoi n'utilisons-nous pas beaucoup d'autres fonctions pouvant être dérivées, avec un temps de calcul plus rapide ou une décroissance plus lente (de sorte qu'un gradient …

40 logistic neural-networks least-squares

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