MultiLinearLogistic Regr-ions

ivan gabrovski

Bevat advertensies

Meer oor hierdie app

Hieronder is 'n praktiese gids tot Meervoudige (meerveranderlike) Binêre Logistiese Regressie —d.w.s. die voorspelling van 'n binêre uitkoms (0/1) uit veelvuldige kenmerke.
Binomiale Logistiese Regressie (gewoonlik net logistiese regressie genoem) is 'n statistiese metode wat gebruik word om die verband tussen een of meer onafhanklike veranderlikes en 'n binêre (twee-kategorie) uitkoms te modelleer.
Binêr: teiken y∈{0,1}
Meervoudige (meerveranderlike): meer as een invoerkenmerk x_1, x_2, ..., x_n​
Model:
p(y=1∣x)=1/(1+e^{−z}), waar z=w_0+w_1*x_1+⋯+w_n*x_n

en w_0, w_1...w_n gewigte is wat bereken word deur x_1, x_2, ..., x_n en foute tussen y en voorspellings.
In plaas daarvan om waardes direk te voorspel, voorspel logistiese regressie log-kanse deur 'n lineêre kombinasie van voorspellers z te gebruik. Die log-kanse word dan getransformeer deur die logistiese (sigmoïde) funksie te gebruik om waarskynlikhede tussen 0 en 1 te produseer.
Binêre Logistiese Regressie is 'n probabilistiese klassifikasiemodel wat die sigmoïde funksie gebruik om die waarskynlikheid van een van twee uitkomste te voorspel, wat dit wyd gebruik maak in statistiek, datawetenskap en masjienleer vir interpreteerbare binêre besluitneming.
Modelparameters word beraam deur die Maksimum Waarskynlikheidsberaming (MLE) te gebruik. 'n Drempelwaarde (gewoonlik 0.5) word gebruik om uitkomste te klassifiseer (As P≥0.5 → klas 1; As P<0.5 → klas 0).
Multinomiale logistiese regressie is 'n statistiese en masjienleermetode wat gebruik word om die verhouding tussen 'n stel onafhanklike veranderlikes (voorspellers) en 'n kategoriese afhanklike veranderlike met meer as twee moontlike uitkomste te modelleer, waar die kategorieë geen natuurlike ordening het nie. Model: Vir klas k:
P(y=k∣x)=e^w_k⋅x / ∑e^w_j⋅x waar j=1,2...K
Waar: - x = kenmerkvektor
w_k = gewigte vir klas k
K = aantal klasse
In die toepassing word elke objek Objek_k(objek_1, objek_2 ... objek_m) beskryf deur onafhanklike veranderlikes (X_ki – kenmerke, i = 1...n) en een afhanklike veranderlike (Y_k -teiken). 'n Metode soos gewone kleinste kwadrate (OLS) word gebruik om die optimale waardes van die koëffisiënte (beta_0, beta_1, beta_2, ..., beta_n) te bereken. Die teikenwaarde word bereken deur:
Y = beta_0 + beta_01* P_1 + beta_2 *P_2 + ... + beta_n* P_n
waar: P_1, P_2...P_n voorspellers van die teiken is.
Die toepassing stoor data vir veelvuldige logistiese regressiemodelle in 'n databasis (DB) tipe SQLite met die naam AppMultiNomialLogisticRegression.db. Die regressiemodelle word volgens naam onderskei.
Die opstartskerm van die toepassing (App Multinomial Linear Logistic Regression Solver) vertoon 'n lys van voorbeelde van regressiemodelle (in die draailys) en knoppies om die funksies te aktiveer om voorbeelde van regressiemodelle te skep (New sample), te laai (Load), te stoor (Store), te stoor as (Store as), te bereken (Calculate) en te verwyder (Delete). Vanaf die hoofskerm, via die kieslyselemente, kan u ook toegang kry tot funksies soos taalkeuse, die stoor en kopieer van die databasis, die initialisering van die databasis met voorbeelddata, en hulpfunksies soos hulp vir die toepassing, instellings en 'n skakel na die webwerf met 'n beskrywing van alle toepassings deur die outeurs.
Die funksies vir die skep van (Nuwe steekproef) sluit die dialoog in vir die invoer van die grootte van die matriks waar data van die nuwe steekproef ingevoer word – aantal rye (die aantal ingesluit rye vir voorspelde data P_1, P_2...P_n – laaste ry) en aantal kolomme (die aantal ingesluit kolom vir afhanklike data Y_1, Y_2,...Y_k – laaste kolom). Dan word 'n tabel gegenereer vir die invoer van relevante data. Die gevulde tabel moet benoem word voordat dit gestoor word. Die funksie Laai om die tabel skoon te maak.
Die ou gestoorde tabel kan vertoon word deur dit uit die draailys te kies. Die getoonde tabel kan bereken word en die oplossing verskyn in die dialoog Toepassingsresultate. Die funksie Druk kan vanuit hierdie dialoog in die lêer AppMultipleLogisticRegressionSolver.txt uitgevoer word. Die Druk insluit-aktiwiteit Stoor Db/Stoor lêer word gekies waar die lêer gestoor moet word. Na die keuse van die lêer verskyn die knoppie vir stoor. Vanuit dieselfde aktiwiteit kan die inhoud van die gekose lêer vertoon word, asook om die gekose lêer te verwyder.