cari
RumahPeranti teknologiAIPenjelasan terperinci tentang definisi, makna dan pengiraan nilai ATAU dalam regresi logistik

Penjelasan terperinci tentang definisi, makna dan pengiraan nilai ATAU dalam regresi logistik

Regression logistik ialah model linear yang digunakan untuk masalah klasifikasi Ia digunakan terutamanya untuk meramalkan nilai kebarangkalian dalam masalah klasifikasi binari. Ia menukarkan nilai ramalan linear kepada nilai kebarangkalian dengan menggunakan fungsi sigmoid dan membuat keputusan pengelasan berdasarkan ambang. Dalam regresi logistik, nilai OR ialah penunjuk penting yang digunakan untuk mengukur kesan pembolehubah berbeza dalam model ke atas keputusan. Nilai OR mewakili perubahan berganda dalam kebarangkalian pembolehubah bersandar berlaku untuk perubahan unit dalam pembolehubah bebas. Dengan mengira nilai OR, kita boleh menentukan sumbangan pembolehubah tertentu kepada model. Kaedah pengiraan nilai OR adalah dengan mengambil pekali logaritma asli (ln) bagi fungsi eksponen (exp), iaitu, OR = exp(β), di mana β ialah pekali bagi pembolehubah bebas dalam regresi logistik. model. Secara khusus, jika nilai OR lebih besar daripada 1, ia bermakna peningkatan dalam pembolehubah bebas akan meningkatkan kebarangkalian pembolehubah bersandar jika nilai OR kurang daripada 1, ia bermakna peningkatan dalam pembolehubah bebas akan mengurangkan kebarangkalian pembolehubah bersandar; jika nilai OR adalah sama dengan 1, bermakna pembolehubah tidak bersandar akan meningkatkan kebarangkalian pembolehubah bersandar. Secara ringkasnya, regresi logistik ialah model linear yang digunakan untuk masalah klasifikasi Ia menggunakan fungsi sigmoid untuk menukar nilai ramalan linear kepada nilai kebarangkalian, dan menggunakan nilai OR untuk mengukur kesan pembolehubah yang berbeza pada keputusan. Dengan mengira nilai OR,

1. Konsep dan maksud nilai OR

Nilai OR ialah penunjuk yang digunakan untuk membandingkan nisbah kejadian dua kejadian Ia sering digunakan untuk membandingkan kebarangkalian peristiwa tertentu yang berlaku dalam kumpulan yang berbeza atau dalam keadaan yang berbeza. Dalam regresi logistik, nilai OR digunakan untuk mengukur kesan dua nilai pembolehubah bebas ke atas pembolehubah bersandar. Katakan kita menghadapi masalah klasifikasi binari, di mana pembolehubah bersandar y hanya mempunyai dua nilai 0 dan 1, dan pembolehubah bebas x boleh mengambil dua nilai yang berbeza x1 dan x2. Kita boleh mentakrifkan nilai OR untuk membandingkan nisbah kebarangkalian y=1 apabila x mengambil nilai x1 dan x2. Secara khusus, nilai OR boleh dikira dengan formula berikut:

OR=frac{P(y=1|x=x1)}{P(y=0|x=x1)}divfrac{P(y= 1 |x=x2)}{P(y=0|x=x2)}

P(y=1|x=x1) bermakna apabila pembolehubah bebas x mengambil nilai x1, pembolehubah bersandar y mengambil nilai 1 Kebarangkalian; P(y=0|x=x1) mewakili kebarangkalian bahawa pembolehubah bersandar y mengambil nilai 0 apabila pembolehubah bebas x mengambil nilai x1. Begitu juga, P(y=1|x=x2) dan P(y=0|x=x2) mewakili kebarangkalian bahawa pembolehubah bersandar y masing-masing mengambil nilai 1 dan 0 apabila pembolehubah bebas x mengambil nilai x2.

Maksud nilai OR ialah membandingkan nisbah antara nisbah y=1 dan y=0 apabila x mengambil nilai x1 dan x2. Jika nilai OR lebih besar daripada 1, ia bermakna x1 lebih berkemungkinan menyebabkan y=1 daripada x2 jika nilai OR kurang daripada 1, ia bermakna x2 lebih berkemungkinan menyebabkan y=1 daripada x1; Nilai ATAU adalah sama dengan 1, ia bermakna x1 dan x2 mempunyai pengaruh yang sama pada y.

2. Penjelasan terperinci tentang pengiraan ATAU untuk analisis regresi logistik

Dalam regresi logistik, kami biasanya menggunakan kaedah kemungkinan maksimum untuk menganggar parameter model untuk mendapatkan pekali setiap pembolehubah bebas. Selepas mendapat pekali, kita boleh menggunakan nilai OR untuk mengukur kesan setiap pembolehubah tidak bersandar ke atas pembolehubah bersandar. Secara khusus, kita boleh mengeksponenkan pekali setiap pembolehubah bebas untuk mendapatkan anggaran nilai OR, iaitu:

hat{OR}=exp(hat{beta})

di mana, hat{beta } mewakili anggaran pekali bagi setiap pembolehubah tidak bersandar. Mengikut takrifan nilai ATAU di atas, kita boleh menulis semula sebagai:

hat{OR}=frac{P(y=1|x=x1)}{P(y=0|x=x1)}divfrac { P(y=1|x=x2)}{P(y=0|x=x2)}=exp(hat{beta}cdotDelta x)

di mana, Delta x mewakili perbezaan antara pembolehubah bebas x1 dan x2. Seperti yang dapat dilihat daripada formula di atas, jika pembolehubah tidak bersandar x1 ialah satu unit lebih besar daripada x2, maka nilai OR akan didarab dengan exp(hat{beta}), iaitu kesan x1 ke atas kebarangkalian y= 1 akan lebih besar daripada masa x2 exp(hat{beta}). Begitu juga, jika pembolehubah tidak bersandar x1 ialah satu unit lebih kecil daripada x2, maka nilai OR akan dibahagikan dengan exp(hat{beta}), iaitu, kesan x1 ke atas kebarangkalian y=1 akan kurang daripada x2 exp (topi{beta}) }) kali.

Dalam regresi logistik, saiz dan arah nilai OR boleh membantu kita memahami tahap dan arah pengaruh setiap pembolehubah bebas ke atas keputusan. Sebagai contoh, jika nilai OR lebih besar daripada 1, bermakna pembolehubah tidak bersandar memberi kesan positif terhadap kebarangkalian y=1 jika nilai OR kurang daripada 1, bermakna pembolehubah bebas memberi kesan negatif ke atas kebarangkalian y=1; jika nilai OR adalah sama dengan 1, Ini bermakna pengaruh pembolehubah bebas ke atas y adalah tidak signifikan. Selain itu, kita juga boleh menilai kebolehpercayaan nilai OR dengan mengira selang keyakinan 95%.

Ringkasnya, nilai OR merupakan penunjuk penting dalam regresi logistik untuk mengukur pengaruh pembolehubah tidak bersandar ke atas pembolehubah bersandar. Mengira nilai OR boleh membantu kita memahami arah dan darjah pengaruh setiap pembolehubah tidak bersandar pada hasil, dan kebolehpercayaannya boleh dinilai dengan mengira selang keyakinan.

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang definisi, makna dan pengiraan nilai ATAU dalam regresi logistik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Artikel ini dikembalikan pada:网易伏羲. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam
Elakkan 5 kesilapan biasa ini di AI yang setiap orang baru membuatElakkan 5 kesilapan biasa ini di AI yang setiap orang baru membuatApr 18, 2025 am 11:25 AM

Memulakan perjalanan AI anda? Elakkan perangkap biasa ini! Panduan ini menyoroti lima pemula kesilapan yang kerap membuat dan menawarkan penyelesaian untuk pengalaman pembelajaran yang lebih lancar dan lebih berjaya. Takeaways Kunci: Menguasai fundamental AI sebelum mengatasi masalah

Tech dengan hormat: AI dan Kuasa Komuniti Orang AsliTech dengan hormat: AI dan Kuasa Komuniti Orang AsliApr 18, 2025 am 11:21 AM

Jawapannya kompleks. AI membawa potensi besar untuk menyokong penentuan nasib sendiri, pemeliharaan bahasa, dan pengawasan iklim. Tetapi ia juga risiko memperdalam corak pemadaman, eksploitasi, dan pengecualian yang lama-kecuali jika ia berlaku

Kesan ejen AI maya mengenai pengalaman produk digitalKesan ejen AI maya mengenai pengalaman produk digitalApr 18, 2025 am 11:13 AM

Revolusi Perkhidmatan Pelanggan: Kebangkitan Ejen AI Maya dalam Sistem Maklumat Bersepadu Dalam landskap digital yang pesat berkembang, perniagaan sentiasa mencari cara inovatif untuk meningkatkan komunikasi pelanggan. Integrasi

Google bersalah sekali lagi, Meta di Percubaan, Openai Social, IR Rolls Up Touchcast AIGoogle bersalah sekali lagi, Meta di Percubaan, Openai Social, IR Rolls Up Touchcast AIApr 18, 2025 am 11:10 AM

Pada 17 April 2025, Hakim Daerah A.S. Leonie Brinkema memutuskan bahawa Google telah memonopoli segmen utama pasaran pengiklanan digital secara haram. Mahkamah memutuskan bahawa Google menyalahgunakan dominasinya dengan mengikat pelayan iklan penerbit dan pertukaran iklannya,

AV Bytes: Inovasi AI Mingguan yang menampilkan SearchGPT, Llama 3.1 dan banyak lagiAV Bytes: Inovasi AI Mingguan yang menampilkan SearchGPT, Llama 3.1 dan banyak lagiApr 18, 2025 am 11:06 AM

Satu kejayaan besar dalam bidang AI minggu ini! Av Bytes membawa anda kemajuan terkini dalam bidang AI, dan kegembiraan tidak boleh dilepaskan! Masa depan enjin carian? Openai's SearchGPT, Meta's Llama 3.1, dan Model 2 besar Mistral AI semua menolak AI ke ketinggian baru. Di samping itu, AI memenangi pingat dalam Olimpik Matematik dan menunjukkan potensi melampaui doktor manusia dalam bidang diagnosis perubatan. Semua ini menunjukkan bahawa fiksyen sains secara beransur -ansur menjadi realiti! Sorotan minggu ini: Openai's SearchGPT: Prototaip enjin carian baru yang menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semulajadi maju untuk meningkatkan kecekapan pengambilan maklumat. Meta's Llama 3.1: Merangkul

Apakah rantaian ketumpatan dalam kejuruteraan segera? - Analytics VidhyaApakah rantaian ketumpatan dalam kejuruteraan segera? - Analytics VidhyaApr 18, 2025 am 11:04 AM

Menguasai rantaian ketumpatan dalam kejuruteraan segera: Buat arahan ringkas dan berkesan Dalam pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) dan kecerdasan buatan, menguasai kejuruteraan segera menjadi penting. Kemahiran ini menggabungkan sains dan seni, dan ia melibatkan dengan teliti merancang arahan yang tepat untuk membimbing model AI untuk menghasilkan hasil yang diinginkan. Di antara banyak teknologi, rantai ketumpatan menonjol sebagai cara yang kuat untuk mewujudkan tip ringkas dan berkesan. Artikel ini secara mendalam meneroka konsep, penerapan rantai ketumpatan dalam kejuruteraan tip dan kepentingan mereka dalam penciptaan kandungan yang didorong oleh AI. Gambaran Keseluruhan Petua mengenai kaedah rantaian ketumpatan dalam kejuruteraan adalah penting dalam NLP dan AI. Secara beransur -ansur meningkatkan pelbagai ringkasan dengan memampatkan dan menambah maklumat yang relevan.

Elevenlabs API: Panduan untuk Sintesis Suara, Pengklonan, dan banyak lagiElevenlabs API: Panduan untuk Sintesis Suara, Pengklonan, dan banyak lagiApr 18, 2025 am 10:59 AM

Elevenlabs: merevolusikan sintesis suara dengan AI Mengubah teks menjadi suara yang menawan dengan mudah dengan sintesis suara dan penyelesaian audio AI ElevenLabs. Panduan ini meneroka ciri utama ElevenLabs, menyediakan demo API praktikal

Membangun Carian Persamaan Imej yang cekap dengan VGG16 dan FAIMembangun Carian Persamaan Imej yang cekap dengan VGG16 dan FAIApr 18, 2025 am 10:56 AM

Pengambilan Imej Rapid: Membina Sistem Carian Kesamaan Berkelajuan Tinggi dengan VGG16 dan Faiss Bayangkan kekecewaan mencari secara manual melalui foto -foto yang tidak terhingga untuk mencari imej tertentu. Artikel ini menerangkan penyelesaian: membina kilat cepat

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna