Vad är logistisk regression i datautvinning?
Vad är logistisk regression i datautvinning?

Video: Vad är logistisk regression i datautvinning?

Video: Vad är logistisk regression i datautvinning?
Video: StatQuest: Logistic Regression 2024, November
Anonim

Logistisk tillbakagång är en statistisk analysmetod som används för att förutsäga en data värde baserat på tidigare observationer av en data uppsättning. A logistisk regressionsmodell förutspår en beroende data variabel genom att analysera sambandet mellan en eller flera befintliga oberoende variabler.

På motsvarande sätt, vad menas med logistisk regression?

Beskrivning. Logistisk tillbakagång är en statistisk metod för att analysera ett dataset där det finns en eller flera oberoende variabler som bestämmer ett utfall. Utfallet mäts med en dikotom variabel (där det bara finns två möjliga utfall).

På samma sätt, vilka är de praktiska tillämpningarna av logistisk regression förklara ett exempel i detalj? Logistisk tillbakagång är en statistisk metod för att förutsäga binära klasser. Utfalls- eller målvariabeln är binär till sin natur. För exempel , kan den användas för cancerupptäcktsproblem. Den beräknar sannolikheten för ett händelse.

Helt enkelt så, vad är logistisk regression bra för?

Logistisk tillbakagång är lämpligt regression analys att utföra när den beroende variabeln är dikotom (binär). Logistisk tillbakagång används för att beskriva data och för att förklara sambandet mellan en beroende binär variabel och en eller flera nominella, ordinala, intervall- eller förhållandenivåoberoende variabler.

När ska logistisk regression användas för dataanalys?

Logistisk tillbakagång är Begagnade när den beroende variabeln (målet) är kategorisk. Till exempel att förutsäga om ett e-postmeddelande är spam (1) eller (0) om tumören är elakartad (1) eller inte (0)

Rekommenderad: