Логит-анализ

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

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

Figure 1. Логистическая функция, с z на горизонтальной оси и f (z) на вертикальной оси.
Figure 1. Логистическая функция, с z на горизонтальной оси и f (z) на вертикальной оси.

Объяснение логистической регрессии начинается с объяснения логистической функции:

f(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}

Личные инструменты