O'zgaruvchan: o'lchanadigan yoki sanash mumkin bo'lgan har qanday raqam, xususiyat yoki miqdor. Yoshi, tezligi, jinsi va daromadi bunga misoldir. Koeffitsient

Logistic regression:
Logistik regressiya - oldingi kuzatishlar asosida qaram o'zgaruvchining natijasini bashorat qilish uchun ishlatiladigan statistik usul. Bu regressiya tahlilining bir turi va ikkilik tasniflash masalalarini hal qilish uchun keng tarqalgan algoritmdir.
Sun'iy neyron tarmoq (ANN) ko'rinishini ko'p sonli logistik regressiya klassifikatorlarini yig'ish sifatida ko'rish mumkin.
Logistik regressiya natijalarini to'g'ri tushunish uchun terminologiyani tushunish juda muhimdir. Muayyan atamalar nimani anglatishini bilish, agar siz statistika yoki mashinani o'rganishda yangi bo'lsangiz, tezda o'rganishingizga yordam beradi.
Quyida regressiya tahlilida ishlatiladigan umumiy atamalar keltirilgan:

• 
  O'zgaruvchan: o'lchanadigan yoki sanash mumkin bo'lgan har qanday raqam, xususiyat yoki miqdor. Yoshi, tezligi, jinsi va daromadi bunga misoldir.
  
• 
  Koeffitsient: Raqam, odatda butun son, u bilan birga keladigan o'zgaruvchiga ko'paytiriladi. Masalan, 12y da 12 raqami koeffitsient hisoblanadi.
  
• 
  EXP: Eksponensialning qisqa shakli.
  
• 
  Chiqib ketishlar: qolganlardan sezilarli darajada farq qiladigan ma'lumotlar nuqtalari.
  
• 
  Tahminlovchi: Parametrlar bahosini yaratuvchi algoritm yoki formula.
  
• 
  Chi-kvadrat testi: Chi-kvadrat testi ham deyiladi, bu ma'lumotlarning kutilganidek yoki yo'qligini tekshirish uchun gipotezani tekshirish usuli.
  
• 
  Standart xato: statistik namuna populyatsiyasining taxminiy standart og'ishi.
  
• 
  Muntazamlashtirish: Ta'lim ma'lumotlar to'plamiga funktsiyani (tegishli ravishda) o'rnatish orqali xato va ortiqcha moslamani kamaytirish uchun ishlatiladigan usul.
  
• 
  Multikollinearlik: Ikki yoki undan ortiq mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqliklarning paydo bo'lishi.
  
• 
  Moslik darajasi: statistik model kuzatuvlar to'plamiga qanchalik mos kelishi tavsifi.
  
•