Ποια είναι η χρήση της λογιστικής παλινδρόμησης;

2024 Συγγραφέας: Stanley Ellington | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-16 00:15

Λογιστική παλινδρόμηση είναι το κατάλληλο οπισθοδρόμηση ανάλυση για διεξαγωγή όταν η εξαρτημένη μεταβλητή είναι διχοτομική (δυαδική). Λογιστική παλινδρόμηση είναι μεταχειρισμένος να περιγράψει δεδομένα και να εξηγήσει τη σχέση μεταξύ μιας εξαρτημένης δυαδικής μεταβλητής και μιας ή περισσότερων ανεξάρτητων μεταβλητών ονομαστικής, τακτικής, διαστήματος ή επιπέδου αναλογίας.

Οι άνθρωποι ρωτούν επίσης, πότε πρέπει να χρησιμοποιείται η λογιστική παλινδρόμηση;

Πότε να χρησιμοποιείται Logistic Regression . Εσείς πρέπει σκεφτείτε να χρησιμοποιήσετε υλικοτεχνική παλινδρόμηση όταν η μεταβλητή Y σας παίρνει μόνο δύο τιμές. Μια τέτοια μεταβλητή αναφέρεται σε "δυαδική" ή "διχοτομική". Ο όρος «διχοτόμος» σημαίνει βασικά δύο κατηγορίες όπως ναι/όχι, ελαττωματικός/μη ελαττωματικός, επιτυχία/αποτυχία κ.λπ.

Παρομοίως, τι σημαίνει λογιστική παλινδρόμηση; Περιγραφή. Λογιστική παλινδρόμηση είναι μια στατιστική μέθοδος για την ανάλυση ενός συνόλου δεδομένων στο οποίο υπάρχουν μία ή περισσότερες ανεξάρτητες μεταβλητές που καθορίζουν ένα αποτέλεσμα. Το αποτέλεσμα μετριέται με μια διχοτομική μεταβλητή (στην οποία υπάρχουν μόνο δύο πιθανά αποτελέσματα).

Ομοίως, τίθεται το ερώτημα, πού χρησιμοποιείται η λογιστική παλινδρόμηση;

Λογιστική παλινδρόμηση είναι μεταχειρισμένος σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης, των περισσότερων ιατρικών πεδίων και των κοινωνικών επιστημών. Για παράδειγμα, το Trauma and Injury Severy Score (TRISS), το οποίο είναι ευρέως μεταχειρισμένος για την πρόβλεψη της θνησιμότητας σε τραυματισμένους ασθενείς, αναπτύχθηκε αρχικά από τους Boyd et al. χρησιμοποιώντας υλικοτεχνική παλινδρόμηση.

Πώς λειτουργεί μια λογιστική παλινδρόμηση;

Gaussian Distribution: Λογιστική παλινδρόμηση είναι ένας γραμμικός αλγόριθμος (με μη γραμμικό μετασχηματισμό στην έξοδο). Το κάνει υποθέστε μια γραμμική σχέση μεταξύ των μεταβλητών εισόδου με την έξοδο. Οι μετασχηματισμοί δεδομένων των μεταβλητών εισόδου που εκθέτουν καλύτερα αυτή τη γραμμική σχέση μπορούν να οδηγήσουν σε ένα πιο ακριβές μοντέλο.