Логит-анализ
Материал из MachineLearning.
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| + | В [[статистикa|статистике]] логистическая регрессия - модель, используемая для предсказания [[вероятность|вероятности]] возникновения события «подгоном» данных к логистической кривой. При этом используют несколько предсказывающих переменных, которые могут быть или числовыми или категориальными. Например, вероятность, того, что у человека случится сердечный приступ в определенный период времени, может быть предсказана в зависимости от возраста человека, пола и индекса массы тела. Логистическая регрессия широко используется в медицинских и общественных науках, так же в маркетинговых исследованиях, таких как предсказание склонности клиента купить определенный продукт или прекратить подписку. | ||
| + | |||
| + | Другие названия для логистической регрессии, используемые в различных прикладных областях, включают логистическую модель, Логит-модель, и классификатор максимальной энтропии. | ||
| + | |||
| + | Логистическая регрессия относится к классу моделей, известных как обобщенные линейные модели. | ||
| + | |||
| + | |||
== Простое объяснение == | == Простое объяснение == | ||
| - | [[Image:Logistic-curve.png|thumb|320px|right|Figure 1. Логистическая функция, с z на горизонтальной оси и f (z) на вертикальной оси. | + | [[Image:Logistic-curve.png|thumb|320px|right|Figure 1. Логистическая функция, с z на горизонтальной оси и f (z) на вертикальной оси.]] |
| - | + | Объяснение логистической регрессии начинается с объяснения логистической функции: | |
| + | |||
| + | <tex>f(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}</tex> | ||
Версия 04:13, 10 января 2009
В статистике логистическая регрессия - модель, используемая для предсказания вероятности возникновения события «подгоном» данных к логистической кривой. При этом используют несколько предсказывающих переменных, которые могут быть или числовыми или категориальными. Например, вероятность, того, что у человека случится сердечный приступ в определенный период времени, может быть предсказана в зависимости от возраста человека, пола и индекса массы тела. Логистическая регрессия широко используется в медицинских и общественных науках, так же в маркетинговых исследованиях, таких как предсказание склонности клиента купить определенный продукт или прекратить подписку.
Другие названия для логистической регрессии, используемые в различных прикладных областях, включают логистическую модель, Логит-модель, и классификатор максимальной энтропии.
Логистическая регрессия относится к классу моделей, известных как обобщенные линейные модели.
Простое объяснение
Объяснение логистической регрессии начинается с объяснения логистической функции:
