Логистическая регрессия, помогите понять |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Логистическая регрессия, помогите понять |
2.01.2020 - 08:23
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 10 Регистрация: 30.04.2018 Пользователь №: 31313 |
Доброго времени суток!
понять в примере по логистической регрессии в R, как получается коэффициент вероятности 0.854 при GRE-790, GPA-3.8, rank-1. Я так понимаю это можно сделать из коэф. 'estimate' https://towardsdatascience.com/simply-expla...-r-b919acb1d6b3 |
|
2.01.2020 - 19:54
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
Доброго времени суток! понять в примере по логистической регрессии в R, как получается коэффициент вероятности 0.854 при GRE-790, GPA-3.8, rank-1. Я так понимаю это можно сделать из коэф. 'estimate' https://towardsdatascience.com/simply-expla...-r-b919acb1d6b3 У автора цитируемого блога в расчётах есть ошибка. Спорно. Категориальные факторы однозначно следует вводить для номинальных предикторов, но не порядковых. Тогда все эти as.factor не нужны. Хотя так делают, если есть основания считать, что ранги не могут быть интерпретированы в линейной шкале. Покажу на имеющемся этом примере. Логит=Свободный член + Фактор1*Коэффициент1 + Фактор2*Коэффициент2 + ... Логит=-3,989979+790*0,002264+3,8*0,804038=0,8539254 Именно это значение выдаётся в качестве прогноза по predict(logit,x)=0.85426 (это без ошибок округления при моём ручном расчёте выше). Ошибка. Но это не Р, а именно Логит при значениях факторов (gre=790,gpa=3.8,rank=as.factor(1)) для подогнанной модели Р=1/(1+е^(-Логит)), где е - основание натурального логарифма. Соответственно конец нужно исправить на: > predicted.logit<-predict(logit,x) > predicted.logit 1 0.85426 > p=1/(1+exp(-predicted.logit)) > p 1 0.70146 Соответственно, вероятность Р=0,70146 (а если не рассматривать порядковые данные как номинальные, то P=0,6803324) Сообщение отредактировал nokh - 2.01.2020 - 20:34 |
|