Logistik regressiya nima? Logistik Model

Koeffitsientlarni talqin qilish

• 
  Og'irliklarning talqini chiziqli regressiyadan farq qiladi, chunki logistik regressiyaning chiqishi 0 va 1 orasidagi ehtimolliklarda.
  
• 
  Nishab koordinatori(b) ning o'zgarish tezligi bo'lish o'rniga p sifatida x o'zgarishlar,endi Nishab kooperativi "log stavkalari" ning o'zgarish tezligi sifatida talqin etiladi X o'zgarishlar.
  

Koeffitsientlar nisbati va Logit

Oran nisbati b va aksincha yo'qligida B huzurida zid nisbati va a zid sifatida belgilanadi.
Boshqacha qilib aytganda,koeffitsientlar-bu muvaffaqiyat ehtimolining muvaffaqiyatsizlik ehtimoliga nisbati va Logit-bu faqat koeffitsientlar nisbati jurnali.
Buni misol bilan tushunaylik:
Muvaffaqiyat ehtimoli 0,6 ga teng deb taxmin qiling.
Shunday qilib, qobiliyatsiz ehtimoli bo'ladi (1-0.6) = 0.4
farq ehtimolliklar dan belgilanadi va orasidagi qator 0 uchunkeyin.
Shunday qilib, endi farq(muvaffaqiyat) = p/(1-p) yoki p/q = 0.6/0.4 = 1.5
shuningdek,farq (muvaffaqiyatsizlik) = 0.4/0.6 = 0.66667
Stavkalari Formula hisoblanadi:

Agar biz ikkilik sinflar orasidagi koeffitsientlar nisbatini xohlasak:

Logit vazifasi zid faqat log va formula hisoblanadi :

Logistik regressiyada biz sinflar orasidagi koeffitsientlarni hisoblashimiz mumkin:

Hozir, agar farq nisbati uning qaror chegara nima ko'rib chiqaylik nima tushunib ayting:
Qaror Chegarasi

• 
  Qaror chegarasi-bu sinflarni ajratib turadigan chiziq yoki chegara.
  
• 
  Tasniflash algoritmi-bu sinflarni mukammal yoki mukammal darajada ajratishga yordam beradigan qaror chegarasini topish haqida.
  
• 
  Logistik regressiya qaror chegarasiga mos kelishini hal qiladi, shunda biz yangi ma'lumotlar qaysi sinfga mos kelishini taxmin qilishimiz mumkin.
  

Logistik regressiyada qaror chegarasi qanday qabul qilinganligi haqidagi matematikani tushunish uchun ushbu havoladan o'tishni tavsiya etaman.
Endi siz qaror chegarasi nima ekanligini va u qanday topilganligini tushundingiz.Logistik regressiyaning xarajat funktsiyasini ko'rib chiqamiz.