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- Was ist die Protokoll-Likelihood in der logistischen Regression??
- Was ist die mathematische Ableitung der logistischen Regression?
- Was ist die Ableitung der logistischen Funktion??
- Können wir Gradientenabstieg zur logistischen Regression verwenden??
Was ist die Protokoll-Likelihood in der logistischen Regression??
Der log-likelihood-Wert eines Regressionsmodells ist eine Möglichkeit, die Anpassungsgüte für ein Modell zu messen. Je höher der Wert der Protokoll-Likelihood ist, desto besser passt ein Modell zu einem Datensatz. Der log-likelihood-Wert für ein bestimmtes Modell kann von negativer Unendlichkeit bis zu positiver Unendlichkeit reichen.
Was ist die mathematische Ableitung der logistischen Regression?
In einfachen Worten: „Nehmen Sie die normale Regressionsgleichung, wenden Sie die Logit L an und Sie werden die logistische Regression herausholen“ (vorausgesetzt, das Kriterium ist binär). L (t) = ln (f (t) 1 - f (t)) = b0 + b1x l (t) = l n (f (t) 1 - f (t)) = b 0 + b 1 x .
Was ist die Ableitung der logistischen Funktion??
Die logistische Funktion ist g (x) = 11+e - x und dasivat ist g '(x) = (1 -g (x)) g (x).
Können wir Gradientenabstieg zur logistischen Regression verwenden??
Überraschenderweise ist die Aktualisierungsregel dieselbe wie die, die mit der Summe der quadratischen Fehler in der linearen Regression abgeleitet wird. Infolgedessen können wir auch die gleiche Formel zur logistischen Regression für logistische Regression verwenden.
