2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-13 00:02
Das logistische Regressionsmodell selbst modelliert einfach die Wahrscheinlichkeit des Outputs in Bezug auf den Input und führt keine statistische Klassifizierung durch (es ist kein Klassifikator), obwohl es zur Erstellung verwendet werden kann ein Klassifikator, zum Beispiel durch Auswahl eines Grenzwerts und Klassifizierung von Eingaben mit einer Wahrscheinlichkeit größer als der Grenzwert als eins …
Wie kann die logistische Regression als Klassifikator verwendet werden?
Die logistische Regression ist ein einfacher, aber sehr effektiver Klassifikationsalgorithmus und wird daher häufig für viele binäre Klassifikationsaufgaben verwendet. … Das logistische Regressionsmodell verwendet eine lineare Gleichung als Eingabe und verwendet eine logistische Funktion und logarithmische Quoten, um eine binäre Klassifizierungsaufgabe auszuführen.
Ist die logistische Regression eine Klassifikation oder eine Regression?
Logistische Regression ist ein Klassifikationsalgorithmus, der verwendet wird, um Beobachtungen einem diskreten Satz von Klassen zuzuordnen. Einige der Beispiele für Klassifizierungsprobleme sind E-Mail-Spam oder kein Spam, Online-Transaktionen Betrug oder nicht Betrug, bösartiger oder gutartiger Tumor.
Warum ist die logistische Regression ein Klassifikator?
Logistische Regression ist im Grunde ein überwachter Klassifikationsalgorithmus. Bei einem Klassifizierungsproblem kann die Zielvariable (oder Ausgabe) y nur diskrete Werte für einen gegebenen Satz von Merkmalen (oder Eingaben) X annehmen. Entgegen der landläufigen Meinung ist die logistische Regression ein Regressionsmodell.
Ist die logistische Regression ein linearer Klassifikator?
Logistische Regression wurde traditionell als linearer Klassifikator verwendet, d.h. wenn die Klassen im Merkmalsraum durch lineare Grenzen getrennt werden können. Dem kann aber abgeholfen werden, wenn wir zufällig eine bessere Vorstellung von der Form der Entscheidungsgrenze haben… … Die Entscheidungsgrenze ist also linear.
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Ist für die lineare Regression Stationarität erforderlich?
1 Antwort. Was Sie in einem linearen Regressionsmodell annehmen, ist, dass der Fehlerterm ein weißer Rauschprozess ist und daher stationär sein muss. Es wird nicht angenommen, dass entweder die unabhängigen oder die abhängigen Variablen stationär sind.
Ist Regression überwachtes Lernen?
Regressionsanalyse ist ein Teilgebiet des überwachten maschinellen Lernens. Es zielt darauf ab, die Beziehung zwischen einer bestimmten Anzahl von Merkmalen und einer kontinuierlichen Zielvariablen zu modellieren. Wird die Regression überwacht oder nicht überwacht?
Was ist ein Klassifikator beim maschinellen Lernen?
In der Statistik ist Klassifikation das Problem, zu identifizieren, zu welcher einer Reihe von Kategorien eine Beobachtung gehört. Beispiele sind die Zuordnung einer bestimmten E-Mail zur Klasse „Spam“oder „Nicht-Spam“und die Zuordnung einer Diagnose zu einem bestimmten Patienten basierend auf beobachteten Merkmalen des Patienten.
Was ist der Unterschied zwischen Regression und Interpolation?
Regression ist der Prozess, die Linie der besten Anpassung[1] zu finden. Interpolation ist der Prozess der Verwendung der am besten passenden Linie, um den Wert einer Variablen aus dem Wert einer anderen zu schätzen, vorausgesetzt, dass der von Ihnen verwendete Wert innerhalb des Bereichs Ihrer Daten liegt.
Für eine logistische Regressionsanalyse?
Die logistische Regressionsanalyse wird verwendet, um die Assoziation von (kategorialen oder kontinuierlichen) unabhängigen Variablen mit einer dichotomen abhängigen Variablen zu untersuchen. Dies steht im Gegensatz zur linearen Regressionsanalyse, bei der die abhängige Variable eine kontinuierliche Variable ist.
