প্রশ্ন ট্যাগ «logistic»

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন। আমি একই ডেটাসেটে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং এলোমেলো বন প্রয়োগ করেছি। সুতরাং আমি পরিবর্তনশীল গুরুত্ব (লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য নিখুঁত সহগ এবং এলোমেলো বনের জন্য পরিবর্তনশীল গুরুত্ব) পাই। আমি চূড়ান্ত পরিবর্তনশীল গুরুত্ব পেতে দুটিকে একত্রিত করার জন্য ভাবছি। কেউ কি তার অভিজ্ঞতা শেয়ার করতে পারবেন? আমি ব্যাগিং, বুস্টিং, …

12 machine-learning  logistic  random-forest 

কেউ কি সাধারণ ব্যক্তির শর্তে প্রবিট এবং লগিট মডেলের প্রান্তিক প্রভাব গণনা করবেন তা ব্যাখ্যা করতে পারেন? আমি পরিসংখ্যানে নতুন এবং আমি এই দুটি মডেল সম্পর্কে বিভ্রান্ত।

12 logistic  interpretation  logit  probit 

আমি Yপ্রবেশের নির্দিষ্ট সময়কালের মধ্যে নার্সিংহোমে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল মৃত্যুর সাথে মাল্টিভারিয়েট লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পাদন করেছি এবং নিম্নলিখিত ফলাফল পেয়েছি (নোটগুলি যদি এর মধ্যে শুরু Aহয় তবে Bশ্রেণিবদ্ধ হয় তবে নোট করুন ) Call: glm(Y ~ A1 + B2 + B3 + B4 + B5 + A6 + A7 + A8 …

12 r  regression  logistic 

আমার 6 টি ক্লাস নিয়ে সমস্যা আছে। সুতরাং আমি নীচে একটি মাল্টিক্লাস শ্রেণিবদ্ধকারী তৈরি করেছি: প্রতিটি শ্রেণীর জন্য, আমার কাছে একটি বনাম বনাম সমস্ত ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধকারী রয়েছে যার অর্থ আমার 6 টি আলাদা শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে। আমি আমার প্রতিটি শ্রেণিবদ্ধের জন্য একটি বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স রিপোর্ট করতে পারি। …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix 

অ্যাডাবোস্ট একটি জড়ো পদ্ধতি যা বহু দুর্বল শিক্ষার্থীদের একত্রিত করে একটি শক্তিশালী তৈরি করে। অ্যাডাবুস্টের সমস্ত উদাহরণ যে আমি সিদ্ধান্ত স্টাম্প / গাছকে দুর্বল শিখার হিসাবে ব্যবহার করেছি। আমি অ্যাডাবুস্টে বিভিন্ন দুর্বল শিখর ব্যবহার করতে পারি? উদাহরণস্বরূপ, লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি বাড়ানোর জন্য অ্যাডাবোস্ট (সাধারণত বুস্টিং) কীভাবে বাস্তবায়ন করবেন? শ্রেণিবিন্যাস গাছ …

11 logistic  adaboost 

কিছু মেশিন লার্নিং নোটগুলি থেকে কিছু বৈষম্যমূলক শ্রেণিবদ্ধকরণ পদ্ধতি সম্পর্কে কথা বলা হয়, বিশেষত লজিস্টিক রিগ্রেশন যেখানে y ক্লাস লেবেল (0 বা 1) এবং x হ'ল ডেটা, বলা হয়: যদি , এবং x | y = 1 \ sim \ mathrm {Poisson} (λ_1) , তবে p (y | x) লজিস্টিক …

11 logistic  poisson-distribution  statistical-learning 

আমি স্লাইডিং / রাইজাইজড উইন্ডোতে সিএনএন বাইনারি ক্লাসিফায়ার প্রয়োগ করার পরিকল্পনা করছি, যা খুব কমই ঘটে (চিত্রগুলিতে) অবজেক্টগুলির একটি সনাক্তকারী তৈরি করার চেষ্টা করছি। আমি ভারসাম্য 1: 1 ইতিবাচক-নেতিবাচক প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেটগুলি তৈরি করেছি (বিটিডব্লিউ ক্ষেত্রে এমনটি করা কি সঠিক জিনিস?), এবং শ্রেণিবদ্ধক নির্ভুলতার দিক দিয়ে একটি পরীক্ষার সেটগুলিতে …

11 logistic  classification  unbalanced-classes  loss-functions 

আমাকে অবশ্যই স্বীকার করতে হবে যে আমি আমার ক্লাস, আন্ডারগ্রাড বা গ্রেডের কোনওটিতে আগে এই শব্দটির কথা শুনিনি। লজিস্টিক রিগ্রেশন বায়েশিয়ান হওয়ার অর্থ কী? আমি নিয়মিত লজিস্টিক থেকে নীচের মতো বায়েশিয়ান লজিস্টিকের দিকে রূপান্তর সহ একটি ব্যাখ্যা খুঁজছি: লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে এটি সমীকরণ: ।E(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y) = \beta_0 + \beta_1x_1 + ... …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

অবিচ্ছিন্ন অনুপাতে মডেলিং করার সময় (যেমন সমীক্ষা চতুর্ভুজগুলিতে আনুপাতিক উদ্ভিদ কভার, বা কোনও কার্যক্রমে জড়িত সময়ের অনুপাত), লজিস্টিক রিগ্রেশনকে অনুচিত বলে মনে করা হয় (যেমন ওয়ার্টন অ্যান্ড হুই (২০১১) আরকসিন অ্যাসিনাইন (বাস্তুশাস্ত্রে অনুপাতের বিশ্লেষণ ))। বরং লগিট-ট্রান্সফর্মেশন অনুপাতের পরে বা সম্ভবত বিটা রিগ্রেশন পরে ওএলএসের রিগ্রেশন আরও উপযুক্ত more কি …

11 r  regression  logistic 

মনে করুন কোনও অনলাইন ক্রেতা কোনও পণ্য ক্রয় করবেন কিনা তা ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য কোনও লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করা হয়েছে (ফলাফল: ক্রয়), তিনি অনলাইন বিজ্ঞাপনগুলির একটি সেট ক্লিক করার পরে (ভবিষ্যদ্বাণীকারী: অ্যাড 1, অ্যাড 2 এবং অ্যাড 3)। ফলাফলটি বাইনারি ভেরিয়েবল: 1 (ক্রয়কৃত) বা 0 (পূর্বচর্চা নয়)। ভবিষ্যদ্বাণীকারীরাও বাইনারি …

11 logistic  importance 

জনমত জরিপের তথ্য ব্যবহার করে প্রার্থীর ভোটের মূল ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের সম্পর্কে আমার তথ্য উপস্থাপন করতে হবে। আমি যত্নশীল সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন চালিয়েছি, তবে এই তথ্য উপস্থাপনের জন্য আমি কোনও ভাল উপায় খুঁজে পাচ্ছি না। আমার ক্লায়েন্ট কেবল প্রভাবের আকারের বিষয়ে চিন্তা করে না, তবে এফেক্টের আকার এবং …

11 logistic  data-visualization  survey 

আমাদের কাছে বাইনারি ফলাফল এবং কিছু সংখ্যক সমাহারযুক্ত ডেটা রয়েছে। আমি ডেটা মডেল করতে লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করেছি। কেবল একটি সাধারণ বিশ্লেষণ, অসাধারণ কিছু নয়। চূড়ান্ত আউটপুটটি একটি ডোজ-প্রতিক্রিয়াযুক্ত বক্র বলে মনে করা হয় যেখানে আমরা নির্দিষ্ট কোভারিয়েটের সম্ভাবনা কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা দেখায়। এটার মতো কিছু: লজিস্টিক রিগ্রেশন বাছাই …

11 regression  logistic  generalized-linear-model  binary-data 

আমি সম্ভবত এমন একটি সমস্যা মোকাবিলা করছি যা সম্ভবত একশোবার আগেই সমাধান হয়ে গেছে তবে উত্তর কোথায় পাওয়া যাবে তা আমি নিশ্চিত নই। লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করার সময়, অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য প্রদত্ত এবং বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ মান পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করার সময় , আমি বৈশিষ্ট্যগুলির একটি উপসেট নির্বাচন করতে আগ্রহী যা y …

11 machine-learning  logistic  classification 

আমি ফর্মের যে তথ্য আছে । থেকে অনুমানের জন্য আমি এই কাগজের সূত্রগুলি ব্যবহার করি: জন ফক্স - ননলাইনার রিগ্রেশন এবং ননলাইনার লেস্ট স্কোয়ার্স এই কাগজে, at বিটা_1 ডেটা দেখে অনুমান করা হয়। আমি যদি এটি করি তবে এটি ঠিক কাজ করে, এমনকি আমার কেবল তিনটি পয়েন্ট রয়েছে। সে থেকে …

11 logistic  estimation 

আমি আনুপাতিকতার বৈষম্য ধারণা না নিয়ে আরে একটি সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন করতে চাই। আমি জানি এটি সেটিংস দ্বারা সরাসরি vglm()ফাংশন ব্যবহার করে করা যেতে পারে ।Rparallel=FALSE তবে আমার সমস্যাটি হল এই রেগ্রেশন সেটআপে কোনও সহগের একটি নির্দিষ্ট সেট কীভাবে ঠিক করা যায়? উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, বলে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল বিযুক্ত …

11 r  regression  logistic