প্রশ্ন ট্যাগ «logistic»

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন হিসাবে একই কাজ সম্পাদন করে এমন অনেক অ্যালগরিদম চাই। এটি হল অ্যালগরিদম / মডেল যা কিছু ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল (এক্স) সহ বাইনারি প্রতিক্রিয়া (ওয়াই) এর পূর্বাভাস দিতে পারে। আপনি যদি অ্যালগরিদমের নাম রাখেন, তবে আপনি এটি আর-তে কীভাবে প্রয়োগ করবেন তাও যদি দেখান তবে আমি খুশি হব other …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

আমার কাছে SPSSলজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের আউটপুট রয়েছে। আউটপুট মডেল ফিট করার জন্য দুটি পদক্ষেপের প্রতিবেদন করে Cox & Snellএবং Nagelkerke। সুতরাং থাম্বের একটি নিয়ম হিসাবে, এই পদক্ষেপের মডেল ফিট হিসাবে আপনি রিপোর্ট করবেন?R2R²R^² অথবা, সাধারণত কোন জার্নালে রিপোর্ট করা হয় এমন কোন সূচকগুলি সূচক হয়? কিছু পটভূমি: কিছুটা পরিবেশগত পরিবর্তনশীল …

55 logistic  goodness-of-fit  r-squared 

ধরা যাক যে আমার ক্লাসের একটি অবজেক্ট রয়েছে glm(একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের সাথে সম্পর্কিত) এবং আমি predict.glmযুক্তিটি type="response"বাইনারি প্রতিক্রিয়াগুলিতে প্রদত্ত ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভাব্যতাগুলি বন্ধ করতে চাই , অর্থাৎ বা । আর-তে এটি করার দ্রুততম এবং সর্বাধিক প্রচলিত উপায় কী?ওয়াই= 1ওয়াই=1Y=1ওয়াই= 0ওয়াই=0Y=0 যদিও, আমি আবার সচেতন predict.glm, আমি জানি না ঠিক …

50 r  generalized-linear-model  logistic 

যেহেতু আমরা লজিস্টিক ফাংশনটি ইনপুটটির একটি লিনিয়ার সংমিশ্রণটিকে একটি অ-রৈখিক আউটপুটে রুপান্তর করতে ব্যবহার করি, তাই কীভাবে লজিস্টিক রিগ্রেশনকে রৈখিক শ্রেণিবদ্ধ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে? লিনিয়ার রিগ্রেশন হিডেন লেয়ার ব্যতীত নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো, সুতরাং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে অ-লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধ হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন কেন লিনিয়ার?

49 logistic  classification  neural-networks 

আমি আর-তে একটি দ্বিপদী পারিবারিক গ্ল্যাম ফিট করছি, এবং আমার কাছে সম্পূর্ণ ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল রয়েছে এবং আমার সেরাটি খুঁজে পাওয়া দরকার (একটি পরিমাপটি ভাল হিসাবে আর-স্কোয়ার)। ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের এলোমেলো বিভিন্ন সংমিশ্রণের মধ্য দিয়ে লুপ করতে একটি স্ক্রিপ্ট লেখার সংক্ষিপ্তকরণ এবং তারপরে কোনটি সবচেয়ে ভাল সম্পাদন করে তা রেকর্ডিংয়ে, আমি সত্যিই …

47 r  logistic 

আর-তে লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কিত ক্রিস্টোফার ম্যানিংয়ের রচনাটি আর-তে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশনটি দেখায়: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) কিছু আউটপুট: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family = binomial("logit")) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.24384 -1.34325 0.04954 1.01488 …

46 r  logistic  log-likelihood 

আমি জানি আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে আমার বোঝার মধ্যে কিছু মিস করছি এবং সত্যিই কোনও সহায়তার প্রশংসা করব। যতদূর আমি এটি বুঝতে পারি, লজিস্টিক রিগ্রেশন ধরে নেয় যে ইনপুটগুলি প্রদত্ত '1' ফলাফলের সম্ভাবনাটি ইনপুটগুলির একটি লিনিয়ার সংমিশ্রণ, যা একটি বিপরীত-লজিস্টিক ফাংশনটির মধ্য দিয়ে যায়। এটি নিম্নলিখিত আর কোডে অনুকরণীয়: #create …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

আমার একটি 64 অক্ষর SHA256 হ্যাশ রয়েছে। আমি এমন একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রত্যাশা করছি যা অনুমান করতে পারে যদি হ্যাশ তৈরির জন্য ব্যবহৃত সরলখণ্ডটি 1 বা না থেকে শুরু হয়। এটি যদি "সম্ভাব্য" হয় তা নির্বিশেষে কোন অ্যালগরিদম সেরা পন্থা হতে পারে? আমার প্রাথমিক চিন্তা: 1 দিয়ে শুরু হওয়া …

43 machine-learning  logistic 

রিজ, লাসো, ইলাস্টিক নেট এর মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে নিয়মিতকরণ লিনিয়ার রিগ্রেশন-এর জন্য বেশ সাধারণ। আমি নিম্নলিখিতটি জানতে চেয়েছিলাম: এই পদ্ধতিগুলি কি লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য প্রযোজ্য? যদি তা হয় তবে লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য তাদের যেভাবে ব্যবহার করা দরকার তাতে কি কোনও পার্থক্য রয়েছে? যদি এই পদ্ধতিগুলি প্রযোজ্য না হয়, তবে …

42 regression  logistic  regularization 

সারাংশ পোইসন রিগ্রেশন (আপেক্ষিক ঝুঁকির সাথে) বিরোধী হিসাবে বাইনারি ফলাফলগুলির সহযোজনীয় গবেষণায় লজিস্টিক রিগ্রেশন (বৈষম্য অনুপাত সহ) কেন বেশি সাধারণ? পটভূমি স্নাতক এবং স্নাতক পরিসংখ্যান এবং এপিডেমিওলজি কোর্স, আমার অভিজ্ঞতার সাথে, সাধারণত শেখায় যে বাইনারি ফলাফলগুলির সাথে মডেলিং ডেটা তৈরির জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করা উচিত, ঝুঁকির অনুমানের সাথে প্রতিকূলতার …

42 logistic  poisson-distribution  epidemiology  odds-ratio  relative-risk 

আমি বর্তমানে ২০০০ ও ২০০৪ সালের নির্বাচনের ভোটদানের স্থান এবং ভোটদানের পছন্দ সম্পর্কিত একটি কাগজ পড়ছি । এটিতে একটি চার্ট রয়েছে যা লজিস্টিক রিগ্রেশন সহগগুলি প্রদর্শন করে। কয়েক বছর আগে এবং কিছুটা পড়া শুরু, আমি একাধিক স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল এবং বাইনারি প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ককে বর্ণনা করার উপায় হতে লজিস্টিক রিগ্রেশনকে …

42 regression  logistic  interpretation 

আমি অনুপাতের অনুমান করে একটি মডেল তৈরি করার কথা ভাবছি , যেখানে এবং এবং । সুতরাং, অনুপাত এবং মধ্যে হবে ।a ≤ b a > 0 b > 0 0 1a/ba/ba/ba≤ba≤ba \le ba>0a>0a > 0b>0b>0b > 0000111 আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করতে পারি, যদিও এটি স্বাভাবিকভাবেই ০.১. এর সীমাবদ্ধ নয়। …

42 regression  logistic  generalized-linear-model  beta-distribution  beta-regression 

ভেরিয়েবলগুলি রূপান্তর করার সময়, আপনাকে কি একই রূপান্তরগুলির সবগুলি ব্যবহার করতে হবে? উদাহরণস্বরূপ, আমি কি আলাদা আলাদা রূপান্তরিত ভেরিয়েবলগুলি বাছাই বা বেছে নিতে পারি, যেমন: , বয়সের বয়স, কর্মসংস্থানের দৈর্ঘ্য, আবাসের দৈর্ঘ্য এবং আয় হতে দিন।x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) বা, আপনার অবশ্যই আপনার রূপান্তরগুলির সাথে সামঞ্জস্য …

41 r  regression  logistic  data-transformation 

ডি-ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড সিগময়েড ফাংশন, , (অ-গভীর) নিউরাল-নেটওয়ার্ক এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন এ এত জনপ্রিয় কেন?11+e−x11+ +ই-এক্স\frac{1}{1+e^{-x}} দ্রুত গণনার সময় বা ধীরে ধীরে ক্ষয় সহ আমরা কেন অন্যান্য অন্যান্য ব্যয়যোগ্য ফাংশন ব্যবহার করি না (সুতরাং বিন্যাসের গ্রেডিয়েন্ট কম হয়)। সিগময়েড ফাংশন সম্পর্কে উইকিপিডিয়ায় কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে । ধীর ক্ষয় এবং দ্রুত হিসাব …

40 logistic  neural-networks  least-squares 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছি R। আমি স্টাটা ব্যবহার করে এই উপাদানটি আবরণী কোর্সে অংশ নিয়েছি। এর মধ্যে কার্যকারিতাটির প্রতিলিপি তৈরি করা আমার পক্ষে খুব কঠিন R। এটি কি এই অঞ্চলে পরিণত? এখানে খুব সামান্য ডকুমেন্টেশন বা গাইডেন্স পাওয়া যায় বলে মনে হচ্ছে। বিজোড় অনুপাত আউটপুট উত্পাদনের …

40 r  logistic  odds-ratio