로지스틱 회귀안녕하세요.
제 질문은 로지스틱 회귀에서 각 데이터 샘플이 특정 클래스에 속할 확률을 어떻게 계산할 수 있는가입니다.
예측 모델링 및 머신 러닝Re: 로지스틱 회귀탄스
Re: 로지스틱 회귀Response Screening(jmp.com) 플랫폼이 당신이 찾고 있는 것일 수도 있을 것 같습니다.
이를 통해 테스트의 이상치에 대한 민감도를 줄일 수 있습니다.
Re: 로지스틱 회귀명목 로지스틱 적합 부분에서 매개변수를 추정하는 방법을 찾을 수 없습니다.
견고성에 대한 내 의도는 로지스틱 회귀 모델 매개변수 추정이 이상치에 의해 영향을 받지 않도록 하는 것입니다.
Re: 로지스틱 회귀안녕하세요 @maryam_nourmand 님 ,
"강력한" 로지스틱 회귀란 무엇을 의미합니까?
JMP Pro에서는 일반화된 로지스틱 회귀에 대해 라소, 릿지, 탄성 네트 등 여러 가지 페널티 추정 방법이 있습니다.
이게 당신이 찾고 있는 것인가요?
Re: 로지스틱 회귀답변해 주셔서 감사합니다.
강력한 로지스틱 회귀를 사용하려면 어떻게 해야 하나요?
Re: 로지스틱 회귀Victor와 jthi의 답변에 두 가지를 추가하고 싶습니다. 첫째, 확률 공식을 저장할 때 확률을 확률의 로그에서 계산하는 방식은 해당 확률 열의 공식에서 확인할 수 있습니다. 이는 실제로 이산 응답 변수가 아니라 확률의 로그인 응답 변수와 추정 확률 간의 연결 고리입니다. 둘째, "가장 가능성이 높은" 예측은 어느 확률이 더 큰지에 따라 달라집니다. 즉, 예측을 위해 50% 확률 임계값을 사용합니다. 이는 응용 프로그램에서 가장 좋은 임계값이 아닌 경우가 많습니다. 특히 거짓 양성 및 거짓 음성 예측과 관련된 비용이 거의 대칭적이지 않기 때문입니다. 로지스틱 회귀를 실행할 때 빨간색 화살표 아래에 "의사결정 임계값"이 표시되어 다양한 확률 임계값과 결과 분류를 살펴볼 수 있습니다.
Re: 로지스틱 회귀모델을 실행하세요( https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/logistic-regression-models.shtml# ) 그리고 확률 공식을 테이블에 저장하세요
Re: 로지스틱 회귀안녕하세요 @maryam_nourmand 님 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
로지스틱 회귀를 사용하는 경우 클래스에 대한 확률 공식을 저장할 수 있습니다: 로지스틱 플랫폼 옵션(jmp.com)
빨간색 삼각형을 클릭한 다음 "확률 공식 저장"을 클릭하세요.
데이터 테이블에 새로운 열이 추가되고, 데이터 테이블의 모든 행에 대한 각 클래스의 확률이 표시되고, 가장 가능성 있는 클래스(기본 임계값은 0.5)도 표시됩니다.
여기의 예는 Titanic Passengers 데이터 세트에서 가져온 것입니다. 메뉴 "도움말", "샘플 인덱스", "탐색 모델링", Titanic Passengers에서 확인할 수 있습니다.
이것이 당신의 질문에 대한 답이 되기를 바랍니다.
