Mavzu: Sinflashtirish masalasi uchun logistic regressiya funksiyasidan foydalanish 714-19-guruh rasulova marjona

Tizim va signallar

Mavzu: Sinflashtirish masalasi uchun logistic regressiya funksiyasidan foydalanish

714-19-guruh

rASULOVA marjona

Mashinali o’qitishga kirish

REJA

• 
  Logistik regressiya
  
• 
  Sinflashtirish(tasniflash)
  
• 
  ROC - analizi
  
• 
  ROC – egri chizig’i
  
• 
  Foydalanilgan adabiyotlar
  
• 
  Foydalanilgan saytlar
  

Logistik regressiya

Logistik regressiya yoki logit modeli - bu hodisaning sodir bo'lish ehtimolini logistika egri chizig'i bilan solishtirish orqali bashorat qilish uchun ishlatiladigan statistik model. Bu regressiya ikkilik hodisa ehtimoli (1 yoki 0) shaklida javob beradi

Logistik regressiya xususiyatlar to'plamining qiymatlari asosida sodir bo'lgan voqea ehtimolini bashorat qilish uchun ishlatiladi. Buning uchun y deb ataladigan qaram o'zgaruvchi kiritiladi, u ikkita qiymatdan qoida asosida faqat bittasini oladi, bu 0 (sodir bo'lmagan hodisa) va 1 (sodir bo'lgan hodisa) va mustaqil o'zgaruvchilar to'plami (xususiyatlar bashorat qiluvchilar yoki regressorlar deb ham ataladi) – real , siz xohlagan qiymatlarga asoslanib, qaram o'zgaruvchining ma'lum bir qiymatini qabul qilish ehtimolini hisoblang. Chiziqli regressiya holatida bo'lgani kabi, soddalik uchun soxta mezon kiritilgan. .

Logistik regressiya

y=1 hodisasining yuzaga kelish ehtimoli quyidagicha qabul qilinadi:

Bu erda va mustaqil o'zgaruvchilar qiymatlarining ustun vektorlari va parametrlar (regressiya koeffitsientlari) - mos ravishda haqiqiy raqamlari va logistik funktsiya deb ataladi (ba'zan sigmoid yoki logit funktsiyasi deb ham ataladi):

Logistik funksiya

• 
  

Sinflashtirish

Logistik regressiya umumlashtirilgan chiziqli regressiyaning alohida holatidir. Bog'liq o'zgaruvchi ikkita qiymatga va binomial taqsimotga ega deb hisoblanadi.