প্রশ্ন ট্যাগ «logistic»

মধ্যে পার্থক্য কি Logit এবং Probit মডেল ? লজিস্টিক রিগ্রেশন কখন ব্যবহার করতে হবে এবং কখন প্রবিট ব্যবহার করতে হবে তা জানার ক্ষেত্রে আমি এখানে আরও আগ্রহী। আর এর সাহায্যে এটিকে সংজ্ঞায়িত করে এমন কোনও সাহিত্য থাকলে তাও সহায়ক হবে।

299 r  generalized-linear-model  logistic  probit  link-function 

আপনার যদি এমন একটি ভেরিয়েবল থাকে যা শূন্যগুলি এবং টার্গেট ভেরিয়েবলগুলিকে পুরোপুরি পৃথক করে, আর নিম্নলিখিত নীচের "নিখুঁত বা কোটির নিখুঁত বিচ্ছেদ" সতর্কতা বার্তা দেবে: Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred আমরা এখনও মডেলটি পাই তবে সহগের অনুমানগুলি স্ফীত হয়। বাস্তবে আপনি এটিকে কীভাবে মোকাবিলা করবেন?

163 r  regression  logistic  separation 

লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন এর মধ্যে পার্থক্য কী? আপনি কখন ব্যবহার করবেন?

122 regression  logistic  linear-model 

Lme4 ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন ফিটিংয়ের সাথে শেষ হয় Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. এই ত্রুটির সম্ভাব্য কারণ সম্ভবত র‍্যাঙ্কের ঘাটতি। র‌্যাঙ্কের ঘাটতি কী এবং আমি কীভাবে এটি সমাধান করব?

87 r  logistic  lme4-nlme 

ঠিক আছে, সুতরাং আমি মনে করি আমার হাতে যথেষ্ট পরিমাণে নমুনা রয়েছে: 20: 1 টি নিয়মের আমলে নেওয়া: মোট 7 প্রার্থীর ভবিষ্যদ্বাণী ভেরিয়েবলের জন্য মোটামুটি বড় নমুনা (এন = 374)। আমার সমস্যাটি হ'ল: প্রডাক্টর ভেরিয়েবলগুলির যে কোনও সেটই আমি ব্যবহার করি না, শ্রেণিবদ্ধিগুলি 100% এর স্পষ্টতা এবং 0% এর সংবেদনশীলতার …

81 regression  logistic  sample-size  unbalanced-classes 

বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটির জন্য হাত বক্ররেখার (এউসি), বা সি-স্ট্যাটিস্টিকের অধীনে অঞ্চল গণনা করতে আমি আগ্রহী। উদাহরণস্বরূপ, বৈধতা ডেটাসেটে, নির্ভরশীল ভেরিয়েবল, রিটেনশন (1 = ধরে রাখা; 0 = ধরে রাখা হয়নি) এর সত্যিকারের মূল্য আমার আছে, পাশাপাশি প্রতিটি পর্যবেক্ষণের জন্য আমার প্রতিরোধ বিশ্লেষণের দ্বারা উত্পাদিত একটি মডেল ব্যবহার করে পূর্বাভাস …

78 regression  logistic  classification  roc  auc 

লজিস্টিক রিগ্রেশন যেহেতু শ্রেণিবদ্ধ নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির সাথে সম্পর্কিত একটি পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল , কেন এটি লজিস্টিক শ্রেণিবিন্যাস বলা হয় না ? "রিগ্রেশন" নামটি কি অবিচ্ছিন্ন নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির সাথে সম্পর্কিত মডেলগুলিতে সংরক্ষণ করা উচিত নয়?

75 regression  machine-learning  logistic  classification  terminology 

লিনিয়ার রিগ্রেশন এর জন্য, আমরা লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুমান লঙ্ঘন করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করতে ডায়াগনস্টিক প্লটগুলি (রেসিডুয়াল প্লটস, নরমাল কিউকিউ প্লট ইত্যাদি) পরীক্ষা করতে পারি। লজিস্টিক রিগ্রেশন এর জন্য, আমার এমন সংস্থানগুলি খুঁজে পেতে সমস্যা হচ্ছে যেগুলি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলকে কীভাবে ফিট করতে পারে তা নির্ধারণ করে। জিএলএমের জন্য …

74 regression  logistic 

অ্যান্ড্রু এনগের মেশিন লার্নিং কোর্সে তিনি লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রবর্তন করেছেন এবং গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত এবং নিউটনের পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেল পরামিতিগুলি কীভাবে ফিট করবেন তা দেখায়। আমি জানি যে গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত মেশিন লার্নিংয়ের কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে (যেমন, ব্যাকপ্রোপেশন) দরকারী হতে পারে, তবে আরও সাধারণ ক্ষেত্রে আপনি বদ্ধ আকারে প্যারামিটারগুলির …

71 regression  machine-learning  logistic  gradient-descent 

যদিও এমএনআইএসটি ডেটাসেটের সমস্ত চিত্র একই রকম স্কেল সহ কেন্দ্রীভূত এবং কোনও ঘোরাঘুরি ছাড়াই মুখোমুখি, তবুও তাদের একটি উল্লেখযোগ্য হস্তাক্ষর প্রকরণ রয়েছে যে একটি লিনিয়ার মডেল কীভাবে উচ্চতর শ্রেণিবদ্ধকরণের নির্ভুলতা অর্জন করে তা আমাকে ধাঁধা দেয়। যতক্ষণ আমি কল্পনা করতে সক্ষম হচ্ছি, উল্লেখযোগ্য হস্তাক্ষর পরিবর্তনের প্রেক্ষিতে, অঙ্কগুলি একটি 784 মাত্রিক …

66 logistic  image-processing 

'লিঙ্ক ফাংশন' এবং 'ক্যানোনিকাল লিঙ্ক ফাংশন' পদগুলির মধ্যে পার্থক্য কী? এছাড়াও, একে অপরকে ব্যবহার করার কোনও (তাত্ত্বিক) সুবিধা রয়েছে কি? উদাহরণস্বরূপ, বাইনারি প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবল অনেক লিংক ফাংশন যেমন লজিট , প্রবিট ইত্যাদির সাহায্যে মডেল করা যায় তবে লগিট এখানে "ক্যানোনিকাল" লিঙ্ক ফাংশন হিসাবে বিবেচিত হয়।

65 logistic  generalized-linear-model  link-function 

এই প্রশ্নের জবাবে জন ক্রিস্টি পরামর্শ দিয়েছিলেন যে লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলগুলির ফিটগুলির অবশিষ্টাংশগুলি মূল্যায়ন করে মূল্যায়ন করা উচিত। আমি কীভাবে ওএলএসে অবশিষ্টাংশগুলি ব্যাখ্যা করতে পারি তার সাথে আমি পরিচিত, তারা ডিভির মতো একই স্কেলে এবং মডেল দ্বারা ভবিষ্যদ্বাণী করা y এবং y এর মধ্যে খুব স্পষ্টভাবে পার্থক্য। তবে লজিস্টিক রিগ্রেশন …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

কোন লজিস্টিক শ্রেণিবদ্ধে ফাংশনের (সফটম্যাক্স বনাম সিগময়েড) পছন্দ কী সিদ্ধান্ত নেয়? ধরুন এখানে 4 টি আউটপুট ক্লাস রয়েছে। উপরের প্রতিটি ফাংশন প্রতিটি শ্রেণীর সঠিক আউটপুট হওয়ার সম্ভাবনা দেয়। তাহলে কোনটি ক্লাসিফায়ারের জন্য নেওয়া উচিত?

62 machine-learning  logistic  classification  softmax 

আমি 50 ধারাবাহিক ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে বাইনারি ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি (বেশিরভাগ ভেরিয়েবলের পরিসীমা to )আমার ডেটা সেটটিতে প্রায় 24,000 সারি রয়েছে। আমি যখন আর তে চালাই , তখন আমি পাই:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred …

56 r  regression  logistic  separation 

আমি যতদূর বুঝতে পারি লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রসঙ্গে ওয়াল্ড পরীক্ষাটি কোনও নির্দিষ্ট পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবল গুরুত্বপূর্ণ কিনা তা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয় । এটি সংশ্লিষ্ট সহগের শূন্য হওয়ার নাল অনুমানকে প্রত্যাখ্যান করে।XXX পরীক্ষায় সহগের মান স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি দ্বারা ভাগ করে ।σσ\sigma আমি যে সম্পর্কে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি তা হল জেড স্কোর নামেও …

55 logistic  z-statistic