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logistic回归模型
logistic回归
出来的
模型
通不过检验怎么办?
答:
对于自变量可以是虚拟变量也可以不是 不是必须的 - -···因子分析的检验通过了么 那个要大于80%的那种 没有数据凭空说···无法判断
机器学习的
回归
分析为什么不好用?
答:
1.R语言多元Logistic
逻辑回归
应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 4.R语言泊松Poisson
回归模型
分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8....
在用SPSS做完有序
logistic回归
之后,
模型
的优劣怎么判断?ROC曲线可以用...
答:
ROC曲线不能用
机器学习为何使用广义相加
模型
?
答:
2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 4.R语言泊松Poisson
回归模型
分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic
逻辑回归
8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言...
问下,spss
回归
分析得出的R方值、F值、t值各有何含义,数值大小有何含义...
答:
R square是决定系数,意思是拟合的
模型
能解释因变量的变化的百分数,例如R方=0.810,表示拟合的方程能解释因变量81%的变化,还有19%是不能够解释的.F值是方差检验量,是整个模型的整体检验,看你拟合的方程有没有意义 t值是对每一个自变量(
logistic回归
)的逐个检验,看它的beta值β即回归系数有没有意义 ...
线性
回归
的相关系数怎么计算?怎么看?
答:
2、F是方差检验,整个模型的全局检验,看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验(
logistic回归
),看其beta值,即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0.05,回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。3、F是对
回归模型
整体的方差检验,所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的...
线性
模型
-分类模型
答:
线性模型的主要参数是正则化参数,在
回归模型
中叫作alpha,在LinearSVC和
Logistic
Regression中叫作C。alpha值较大或C值较小,说明模型比较简单。特别是对于回归模型而言,调节这些参数非常重要。通常在对数尺度上对C和alpha进行搜索。你还需要确定的是用L1正则化还是L2正则化。如果你假定只有几个特征是真正重要的,那么你应该...
如何用spss做probit
回归
和非线性回归?
答:
完了以后,在左下边还有一个
模型
:概率/logit,这个单选框里默认的是概率。也就是默认数据分布是正态的。这个也不用管它。然后点开选项,勾选频率,信仰置信区间,继续,确定。然后就可以看结果了。参数值和卡方检验这两个表会告诉你这个模型有没有意义,适不适合用probit回归(如果想和
logistic回归
作...
干货| 基础机器学习算法
答:
线性函数拟合数据并基于阈值分类时,很容易受噪声样本的干扰,影响分类的准确性。逻辑回归(Logistic Regression)利用 sigmoid 函数将模型输出约束在 0 到 1 之间,能够有效弱化噪声数据的负面影响,被广泛应用于互联网广告点击率预估。
逻辑回归模型
参数可以通过最大似然求解,首先定义目标函数 L ( theta )...
除了
logistic
regression(
逻辑回归
)还有哪些
模型
可以预测一个事件发生或...
答:
这个的话就是一个比较典型的基于机器学习算法的分类器的
模型
基本上很多有监督的机器学习算法都能够实现这样的一个功能比如说有决策树算法,支持向量机算法朴素贝叶斯算法,神经网络算法随机森林等等的这些集成类的算法还需要保证的就是要用充足的训练集从而可以对这些基于监督学习的机器学习算法模型来进行更加的...
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