Ejecuté esta regresión logística ordinal en R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Tengo este resumen del modelo: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg...
Tengo una pregunta sobre el sesgo variable omitido en la regresión logística y lineal. Digamos que omito algunas variables de un modelo de regresión lineal. Imagine que esas variables omitidas no están correlacionadas con las variables que incluí en mi modelo. Esas variables omitidas no sesgan...
He creado un clasificador de regresión logística que es muy preciso en mis datos. Ahora quiero entender mejor por qué funciona tan bien. Específicamente, me gustaría clasificar qué características están haciendo la mayor contribución (qué características son las más importantes) e, idealmente,...
La pregunta Estoy luchando por comprender cómo se mantiene la predicción dentro del intervalo [ 0 , 1 ][0 0,1][0,1] cuando se realiza una clasificación binaria con Gradient Boosting. Supongamos que estamos trabajando en un problema de clasificación binaria, y nuestra función objetivo es la...
Un grupo de personas responde una pregunta. La respuesta puede ser "sí" o "no". El investigador quiere saber si la edad está asociada con el tipo de respuesta. La asociación se evaluó mediante una regresión logística donde la edad es la variable explicativa y el tipo de respuesta (sí, no) es la...
Esta es mi primera publicación en StackExchange, pero la he estado utilizando como recurso durante bastante tiempo, haré todo lo posible para usar el formato apropiado y realizar las ediciones apropiadas. Además, esta es una pregunta de varias partes. No estaba seguro de si debía dividir la...
Tengo dos grupos de sujetos, A y B, cada uno con un tamaño de aproximadamente 400 y aproximadamente 300 predictores. Mi objetivo es construir un modelo de predicción para una variable de respuesta binaria. Mi cliente quiere ver el resultado de aplicar el modelo creado a partir de A en B. (En su...
Acabo de leer sobre la medida de desviación para la regresión logística. Sin embargo, la parte que se llama modelo saturado no me resulta clara. Hice una búsqueda exhaustiva en Google, pero ninguno de los resultados respondió mi pregunta. Hasta ahora descubrí que un modelo saturado tiene un...
En la regresión logística, ¿es necesario preocuparse tanto por la multicolinealidad como lo estaría en una regresión OLS directa? Por ejemplo, con una regresión logística, donde existe multicolinealidad, ¿tendría que ser cauteloso (como lo haría en la regresión OLS) con la inferencia de los...
Según tengo entendido, una red neuronal artificial perceptrón / de una sola capa con una función de activación sigmoidea logística es el mismo modelo que la regresión logística. Ambos modelos están dados por la ecuación: F( x ) = 11 - e- βXF(X)=11-mi-βXF(x) = \frac{1}{1-e^{-\beta X}} El algoritmo...
Fig 1. Función logística Fig. 2. Función sigmoidea ¿Se parece más a una función sigmoidea generalizada en la que podrías tener un valor máximo más alto?
Mi pregunta es: ¿Cuál es la relación matemática entre el distribución Beta y los coeficientes del modelo de regresión logística ? Para ilustrar: la función logística (sigmoidea) viene dada por f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} y se usa para modelar probabilidades en el...
Estoy tratando de usar la pérdida al cuadrado para hacer una clasificación binaria en un conjunto de datos de juguete. Estoy usando mtcarsun conjunto de datos, uso millas por galón y peso para predecir el tipo de transmisión. El gráfico a continuación muestra los dos tipos de datos del tipo de...
Sé que los Residuos de Pearson estandarizados se obtienen de una manera probabilística tradicional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} y los residuos de desviación se obtienen de una manera más estadística (la contribución de cada punto a la...
En mi estudio mediré la carga de trabajo con varias métricas. Con variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), actividad electrodérmica (AED) y con una escala subjetiva (IWS). Después de la normalización, el IWS tiene tres valores: Carga de trabajo inferior a lo normal La carga de trabajo es...
Encontré algunos pros del análisis discriminante y tengo preguntas sobre ellos. Entonces: Cuando las clases están bien separadas, las estimaciones de los parámetros para la regresión logística son sorprendentemente inestables. Los coeficientes pueden llegar al infinito. LDA no sufre de este...
Hice un modelo de regresión logística usando glm en R. Tengo dos variables independientes. ¿Cómo puedo trazar el límite de decisión de mi modelo en el diagrama de dispersión de las dos variables? Por ejemplo, ¿cómo puedo trazar una figura como:
He estado pensando en este problema. La función logística habitual para modelar datos binarios es: Sin embargo, ¿es la función logit, que es una curva en forma de S, siempre la mejor para modelar los datos? Tal vez tenga razones para creer que sus datos no siguen la curva en forma de S normal...
Tengo un conjunto de datos en el que la tasa de eventos es muy baja (40,000 de ). Estoy aplicando regresión logística en esto. He tenido una discusión con alguien donde se descubrió que la regresión logística no daría una buena matriz de confusión en datos de tan baja tasa de eventos. Pero debido...
Estoy tratando de duplicar los resultados de sklearnla biblioteca de regresión logística usando el glmnetpaquete en R. A partir de la documentación desklearn regresión logística , está tratando de minimizar la función de costo bajo penalización