Ce este regresia logistică în data mining?
Ce este regresia logistică în data mining?

Video: Ce este regresia logistică în data mining?

Video: Ce este regresia logistică în data mining?
Video: StatQuest: Logistic Regression 2024, Noiembrie
Anonim

Regresie logistică este o metodă de analiză statistică utilizată pentru a prezice a date valoare bazată pe observațiile anterioare ale a date a stabilit. A model de regresie logistică prezice un dependent date variabilă prin analiza relaţiei dintre una sau mai multe variabile independente existente.

În mod corespunzător, ce se înțelege prin regresie logistică?

Descriere. Regresie logistică este o metodă statistică de analiză a unui set de date în care există una sau mai multe variabile independente care determină un rezultat. Rezultatul este măsurat cu o variabilă dihotomică (în care există doar două rezultate posibile).

De asemenea, care sunt aplicațiile practice ale regresiei logistice explică un exemplu în detaliu? Regresie logistică este o metodă statistică de predicție a claselor binare. Variabila rezultată sau țintă este de natură binară. Pentru exemplu , poate fi folosit pentru problemele de detectare a cancerului. Acesta calculează probabilitatea de un producerea evenimentului.

Pur și simplu, pentru ce este bună regresia logistică?

Regresie logistică este potrivit regresie analiza de efectuat atunci când variabila dependentă este dihotomică (binară). Regresie logistică este folosit pentru a descrie datele și pentru a explica relația dintre o variabilă binară dependentă și una sau mai multe variabile independente nominale, ordinale, de interval sau de raport.

Când ar trebui utilizată regresia logistică pentru analiza datelor?

Regresie logistică este folosit când variabila dependentă (ţintă) este categorică. De exemplu, Pentru a prezice dacă un e-mail este spam (1) sau (0) Dacă tumora este malignă (1) sau nu (0)

Recomandat: