Che cos'è la regressione logistica nel data mining?
Che cos'è la regressione logistica nel data mining?

Video: Che cos'è la regressione logistica nel data mining?

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Video: La Regressione Logistica (Logistic Regression) - Basi di Machine Learning 2024, Novembre
Anonim

Regressione logistica è un metodo di analisi statistica utilizzato per prevedere a dati valore basato su osservazioni precedenti di a dati set. UN modello di regressione logistica predice un dipendente dati variabile analizzando la relazione tra una o più variabili indipendenti esistenti.

Di conseguenza, cosa si intende per regressione logistica?

Descrizione. Regressione logistica è un metodo statistico per analizzare un set di dati in cui sono presenti una o più variabili indipendenti che determinano un risultato. Il risultato è misurato con una variabile dicotomica (in cui ci sono solo due possibili esiti).

Allo stesso modo, quali sono le applicazioni pratiche della regressione logistica spiegano un esempio in dettaglio? Regressione logistica è un metodo statistico per prevedere le classi binarie. Il risultato o la variabile di destinazione è di natura binaria. Per esempio , può essere utilizzato per problemi di rilevamento del cancro. Calcola la probabilità di un occorrenza dell'evento.

Semplicemente, a cosa serve la regressione logistica?

Regressione logistica è l'appropriato? regressione analisi da condurre quando la variabile dipendente è dicotomica (binaria). Regressione logistica viene utilizzato per descrivere i dati e spiegare la relazione tra una variabile binaria dipendente e una o più variabili indipendenti nominali, ordinali, di intervallo o di rapporto.

Quando dovrebbe essere utilizzata la regressione logistica per l'analisi dei dati?

Regressione logistica è Usato quando la variabile dipendente (target) è categoriale. Ad esempio, per prevedere se un'e-mail è spam (1) o (0) Se il tumore è maligno (1) o meno (0)

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