다변수 명목 로지스틱 회귀 - 예측 표현식저는 이진 결과에 세 개의 연속 변수를 맞추기 위해 Fit Model 플랫폼을 사용하고 있습니다."확률 수식 저장" 옵션이 있어 원래 데이터 데이터에 출력한 다음 세 가지 변수에 대한 새 데이터 행을 입력할 때 확률과 분류를 채웁니다.그러나 예측 표현식 표시 옵션이 표시되지 않습니다.
예
변수: 온도, 길이, 무게
결과: 합격/불합격
표준 최소 제곱에서 일반적으로 표시되는 "예측 표현식 표시"에 해당하는 이러한 유형의 분석을 위한 모델 적합 플랫폼에 기능이 있습니까?나는 그것을 문서화할 수 있기를 원한다.내 확률의 데이터를 가져오고 Fit Model Outcome을 다시 사용하여 내 변수에 대해 회귀하는 것을 상상할 수 있습니다. 예측 표현식을 가져온 다음 수동으로 결과를 분류하지만 추가 단계이며 아마도 동일하지 않을 것입니다.
해석학Re: 다변수 명목 로지스틱 회귀 - 예측 표현식공식은 각 결과의 확률입니다.예측 표현식은 분류 컷오프에 대해 선택한 확률에 따라 달라집니다.따라서 기본 50% 컷오프를 사용하는 경우 예측 표현식은 prob >=50%인 경우 Yes이고 prob<=50%인 경우 No입니다.일반적으로 50%는 적절하지 않다고 생각하지만(오분류와 관련된 비용이 두 유형의 오류 모두에 대해 동일하지 않은 경우) 분류 예측은 아주 간단한 공식입니다.실제 공식은 확률 공식이며 해당 열에 대한 공식 속성으로 표시됩니다.
