Τι είναι η λογιστική παλινδρόμηση στην εξόρυξη δεδομένων;
Τι είναι η λογιστική παλινδρόμηση στην εξόρυξη δεδομένων;

Βίντεο: Τι είναι η λογιστική παλινδρόμηση στην εξόρυξη δεδομένων;

Βίντεο: Τι είναι η λογιστική παλινδρόμηση στην εξόρυξη δεδομένων;
Βίντεο: 25 Σοφά αποφθέγματα του Πωλ Βαλερύ που αξίζει να ακούσεις - Αφορισμοί - Λόγια σοφών - Αποφθέγματα 2024, Νοέμβριος
Anonim

Λογιστική παλινδρόμηση είναι μια μέθοδος στατιστικής ανάλυσης που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη α δεδομένα αξία με βάση προηγούμενες παρατηρήσεις του α δεδομένα σειρά. ΕΝΑ μοντέλο λογιστικής παλινδρόμησης προβλέπει έναν εξαρτημένο δεδομένα μεταβλητή αναλύοντας τη σχέση ανάμεσα σε μία ή περισσότερες υπάρχουσες ανεξάρτητες μεταβλητές.

Αντίστοιχα, 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, ποιες είναι οι πρακτικές εφαρμογές της λογιστικής παλινδρόμησης εξηγήστε ένα παράδειγμα λεπτομερώς; Λογιστική παλινδρόμηση είναι μια στατιστική μέθοδος για την πρόβλεψη δυαδικών κλάσεων. Η μεταβλητή αποτέλεσμα ή στόχος είναι δυαδικής φύσης. Για παράδειγμα , μπορεί να χρησιμοποιηθεί για προβλήματα ανίχνευσης καρκίνου. Υπολογίζει την πιθανότητα ένα εμφάνιση συμβάντος.

Απλώς, σε τι είναι καλή η λογιστική παλινδρόμηση;

Λογιστική παλινδρόμηση είναι το κατάλληλο οπισθοδρόμηση ανάλυση για διεξαγωγή όταν η εξαρτημένη μεταβλητή είναι διχοτομική (δυαδική). Λογιστική παλινδρόμηση χρησιμοποιείται για 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.

Πότε πρέπει να χρησιμοποιείται η λογιστική παλινδρόμηση για την ανάλυση δεδομένων;

Logistic Regression είναι μεταχειρισμένος όταν η εξαρτημένη μεταβλητή (στόχος) είναι κατηγορηματική. Για παράδειγμα, Για να προβλέψετε εάν ένα μήνυμα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου είναι ανεπιθύμητο (1) ή (0) Εάν ο όγκος είναι κακοήθης (1) ή όχι (0)

Συνιστάται: