多変量名目ロジスティック回帰-予測式私はFitModelプラットフォームを使用して、3つの連続変数をバイナリ結果に適合させています。「確率式を保存」するオプションがあります。これは、元のデータデータに出力し、3つの変数に新しいデータ行を入力すると、確率と分類を入力します。ただし、予測式を表示するオプションが表示されません。
例えば
変数：温度、長さ、重量
結果：合格/不合格
このタイプの分析用のFitModelプラットフォームには、標準最小二乗法で通常見られる「予測式の表示」と同等の関数がありますか？それを文書化できるようにしたいと思います。確率のデータを取得し、Fit Model Outcomeを再度使用して変数に対して回帰し、そこから予測式を取得して、結果を手動で分類することを想像できますが、これは余分な手順であり、おそらく同じではありません。
分析Re：多変量名目ロジスティック回帰-予測式式は、各結果の確率を表します。予測式は、分類のカットオフに選択する確率によって異なります。したがって、デフォルトの50％カットオフを使用する場合、予測式は、prob> = 50％の場合はYesになり、prob <= 50％の場合はNoになります。一般に、50％は適切ではないと思いますが（誤分類に関連するコストが両方のタイプのエラーで等しくない限り）、分類の予測はその単純な式にすぎません。実際の数式は確率数式であり、その列の数式プロパティとして表示されます。
