Какво представлява логистичната регресия в извличането на данни?
Какво представлява логистичната регресия в извличането на данни?

Видео: Какво представлява логистичната регресия в извличането на данни?

Видео: Какво представлява логистичната регресия в извличането на данни?
Видео: Логистическая регрессия 2024, Ноември
Anonim

Логистична регресия е метод за статистически анализ, използван за прогнозиране на a данни стойност въз основа на предишни наблюдения на a данни комплект. А логистичен регресионен модел прогнозира зависим данни променлива чрез анализиране на връзката между една или повече съществуващи независими променливи.

Съответно, какво се разбира под логистична регресия?

Описание. Логистична регресия е статистически метод за анализ на набор от данни, в който има една или повече независими променливи, които определят резултата. Резултатът се измерва с дихотомична променлива (при която има само два възможни резултата).

По същия начин, какви са практическите приложения на логистичната регресия, обясняват подробно един пример? Логистична регресия е статистически метод за прогнозиране на двоични класове. Резултатът или целевата променлива е двоична по природа. За пример , може да се използва за проблеми с откриването на рак. Той изчислява вероятността за ан възникване на събитие.

Просто така, за какво е полезна логистичната регресия?

Логистична регресия е подходящо регресия анализ за провеждане, когато зависимата променлива е дихотомична (двоична). Логистична регресия се използва за описване на данни и за обяснение на връзката между една зависима двоична променлива и една или повече номинални, ординални, интервални или независими променливи на ниво съотношение.

Кога трябва да се използва логистичната регресия за анализ на данни?

Логистична регресия е използван когато зависимата променлива (цел) е категорична. Например, за да се предвиди дали имейлът е спам (1) или (0) дали туморът е злокачествен (1) или не (0)

Препоръчано: