Kas ir loģistikas regresija datu ieguvē?
Kas ir loģistikas regresija datu ieguvē?

Video: Kas ir loģistikas regresija datu ieguvē?

Video: Kas ir loģistikas regresija datu ieguvē?
Video: Kas deklarēts manā īpašumā 2024, Novembris
Anonim

Loģistiskā regresija ir statistiskās analīzes metode, ko izmanto, lai prognozētu a datus vērtība, pamatojoties uz iepriekšējiem novērojumiem a datus komplekts. A loģistikas regresijas modelis prognozē apgādājamo datus mainīgo, analizējot attiecības starp vienu vai vairākiem esošajiem neatkarīgiem mainīgajiem.

Attiecīgi, ko nozīmē loģistikas regresija?

Apraksts. Loģistiskā regresija ir statistikas metode datu kopas analīzei, kurā ir viens vai vairāki neatkarīgi mainīgie, kas nosaka rezultātu. Rezultātu mēra ar dihotomu mainīgo (kurā ir tikai divi iespējamie rezultāti).

Tāpat kādi ir loģistikas regresijas praktiskie pielietojumi, kas detalizēti izskaidro vienu piemēru? Loģistiskā regresija ir statistikas metode bināro klašu prognozēšanai. Rezultātam jeb mērķa mainīgajam ir binārs raksturs. Priekš piemērs , to var izmantot vēža noteikšanas problēmām. Tas aprēķina varbūtību an notikuma notikums.

Vienkārši sakot, kam noder loģistikas regresija?

Loģistiskā regresija ir piemērots regresija analīze, kas jāveic, ja atkarīgais mainīgais ir dihotoms (binārs). Loģistiskā regresija tiek izmantots, lai aprakstītu datus un izskaidrotu attiecības starp vienu atkarīgu bināro mainīgo un vienu vai vairākiem nominālajiem, kārtas, intervāla vai koeficienta līmeņa neatkarīgiem mainīgajiem.

Kad datu analīzei jāizmanto loģistikas regresija?

Loģistiskā regresija ir lietots kad atkarīgais mainīgais (mērķis) ir kategorisks. Piemēram, lai paredzētu, vai e-pasts ir surogātpasts (1) vai (0) vai audzējs ir ļaundabīgs (1) vai nav (0)

Ieteicams: