MultiLinearLogistic Regr-ions

ivan gabrovski

Përmban reklama

Rreth këtij aplikacioni

Më poshtë është një udhëzues praktik për Regresionin Logjistik Binar të Shumëfishtë (shumëvariabël) — d.m.th., parashikimi i një rezultati binar (0/1) nga karakteristika të shumëfishta.

Regresioni Logjistik Binomial (zakonisht i quajtur thjesht regresion logjistik) është një metodë statistikore e përdorur për të modeluar marrëdhënien midis një ose më shumë variablave të pavarura dhe një rezultati binar (dy kategorish).

Binar: objektivi y∈{0,1}
Shumëvariabël (shumëvariabël): më shumë se një tipar hyrës x_1, x_2, ..., x_n
Modeli:
p(y=1∣x)=1/(1+e^{−z}), ku z=w_0+w_1*x_1+⋯+w_n*x_n

dhe w_0, w_1...w_n janë pesha të llogaritura nga x_1, x_2, ..., x_n dhe gabimet midis y dhe parashikimeve.
Në vend që të parashikojë vlerat drejtpërdrejt, regresioni logjistik parashikon probabilitete logaritmike duke përdorur një kombinim linear të parashikuesve z. Probabilitetet logaritmike më pas transformohen duke përdorur funksionin logjistik (sigmoid) për të prodhuar probabilitete midis 0 dhe 1.
Regresioni Logjistik Binar është një model klasifikimi probabilistik që përdor funksionin sigmoid për të parashikuar gjasat e njërit prej dy rezultateve, duke e bërë atë të përdorur gjerësisht në statistikë, shkencën e të dhënave dhe mësimin automatik për vendimmarrje binare të interpretueshme.
Parametrat e modelit vlerësohen duke përdorur Vlerësimin e Gjasave Maksimale (MLE). Një vlerë pragu (zakonisht 0.5) përdoret për të klasifikuar rezultatet (Nëse P≥0.5 → klasa 1; Nëse P<0.5 → klasa 0).
Regresioni logjistik multinomial është një metodë statistikore dhe mësimi automatik që përdoret për të modeluar marrëdhënien midis një grupi variablash të pavarura (parashikues) dhe një variabli të varur kategorik me më shumë se dy rezultate të mundshme, ku kategoritë nuk kanë renditje natyrore.
Modeli: Për klasën k:
P(y=k∣x)=e^w_k⋅x / ∑e^w_j⋅x ku j=1,2...K
Ku: - x = vektori i karakteristikave
w_k = peshat për klasën k
K = numri i klasave
Në aplikacion, çdo objekt Object_k(object_1, object_2 ... object_m) përshkruhet nga variablat e pavarura (X_ki – karakteristikat, i = 1...n) dhe një variabël e varur (Y_k - objektiv). Një metodë si metoda e zakonshme e katrorëve më të vegjël (OLS) përdoret për të llogaritur vlerat optimale të koeficientëve (beta_0, beta_1, beta_2, ..., beta_n). Vlera e objektivit llogaritet nga:
Y = beta_0 + beta_01* P_1 + beta_2 *P_2 + ... + beta_n* P_n
ku: P_1, P_2...P_n janë parashikues të objektivit. Aplikacioni ruan të dhëna për modele të shumëfishta të regresionit logjistik në bazën e të dhënave (DB) të tipit SQLite të quajtur AppMultiNomialLogisticRegresion.db. Modelet e regresionit dallohen nga emri.

Ekrani i fillimit të aplikacionit (App Multinomial Linear Logistic Regression Solver) shfaq një listë të mostrave të modeleve të regresionit (në listën rrotulluese) dhe butona për aktivizimin e funksioneve për të krijuar (Mostër e re), ngarkuar (Ngarko), ruajtur (Ruaj), ruajtur si (Ruaj si), llogaritur (Llogarit) dhe fshirë (Fshij) mostrat e modeleve të regresionit. Nga ekrani kryesor, nëpërmjet elementëve të menusë, mund të hyni gjithashtu në funksione të tilla si zgjedhja e gjuhës, ruajtja dhe kopjimi i bazës së të dhënave, inicializimi i bazës së të dhënave me të dhëna mostre dhe funksione ndihmëse të tilla si ndihma për aplikacionin, cilësimet dhe një lidhje me faqen e internetit me një përshkrim të të gjitha aplikacioneve nga autorët.

Funksionet për krijimin (Mostër e re) përfshijnë dialogun për futjen e madhësisë së matricës ku futen të dhënat e mostrës së re - numri i rreshtave (numri i rreshtit përfshirë për të dhënat e parashikuara P_1, P_2...P_n - rreshti i fundit) dhe numri i kolonave (numri i kolonës përfshirë për të dhënat e varura Y_1, Y_2,...Y_k - kolona e fundit). Pastaj gjenerohen tabela për futjen e të dhënave përkatëse. Tabela e mbushur duhet të emërtohet para se të ruhet. Funksioni Load fshin tabelën.

Tabela e vjetër e ruajtur mund të shfaqet duke u zgjedhur nga lista rrotulluese. Tabela që shfaqet mund të llogaritet dhe zgjidhjet shfaqen në dialogun App results. Funksioni Print mund të ekzekutohet nga ky dialog në skedarin AppMultipleLogisticRegressionSolver.txt. Aktiviteti Printo përfshirë Ruaj Db/Save file nga i cili zgjidhet dosja ku do të ruhet skedari. Pas zgjedhjes së dosjes shfaqet butoni për ruajtje. Nga i njëjti aktivitet mund të shfaqet përmbajtja e skedarit të zgjedhur, si dhe për të fshirë skedarin e zgjedhur.