Unterschied zwischen linearer und logistischer Regression

Die lineare Regression wird verwendet, um die kontinuierliche abhängige Variable unter Verwendung eines gegebenen Satzes unabhängiger Variablen vorherzusagen. Die logistische Regression wird verwendet, um die kategorial abhängige Variable unter Verwendung eines bestimmten Satzes unabhängiger Variablen vorherzusagen. Die lineare Regression wird zur Lösung des Regressionsproblems verwendet.

1. Sollte ich lineare oder logistische Regression verwenden?
2. Ist logistische Regression Eine lineare Regression?
3. Was ist der Unterschied zwischen logistischer und multipler Regression??
4. Wann sollte ich die logistische Regression verwenden??
5. Warum die lineare Regression nicht zur Klassifizierung geeignet ist?
6. Warum ist die logistische Regression besser??
7. Wie wird die logistische Regression berechnet??
8. Kann die logistische Regression für nichtlineare verwendet werden??
9. Was ist der Hauptzweck der logistischen Regression??
10. Welche Arten der logistischen Regression gibt es??
11. Wofür wird eine multiple Regressionsanalyse verwendet??
12. Was sind die Annahmen der logistischen Regression??

Sollte ich lineare oder logistische Regression verwenden?

Die lineare Regression wird verwendet, um Regressionsprobleme zu behandeln, während die logistische Regression verwendet wird, um die Klassifizierungsprobleme zu behandeln. Die lineare Regression liefert eine kontinuierliche Ausgabe, die logistische Regression liefert jedoch eine diskrete Ausgabe.

Ist logistische Regression Eine lineare Regression?

Die kurze Antwort lautet: Die logistische Regression wird als verallgemeinertes lineares Modell betrachtet, da das Ergebnis immer von der Summe der Eingaben und Parameter abhängt. Mit anderen Worten, die Ausgabe kann nicht vom Produkt (oder Quotienten usw.) seiner Parameter abhängen!

Was ist der Unterschied zwischen logistischer und multipler Regression??

Eine einfache logistische Regressionsanalyse bezieht sich auf die Regressionsanwendung mit einem dichotomen Ergebnis und einer unabhängigen Variablen. Eine multiple logistische Regressionsanalyse wird angewendet, wenn es ein einzelnes dichotomes Ergebnis und mehr als eine unabhängige Variable gibt.

Wann sollte ich die logistische Regression verwenden??

Wie alle Regressionsanalysen ist die logistische Regression eine prädiktive Analyse. Die logistische Regression wird verwendet, um Daten zu beschreiben und die Beziehung zwischen einer abhängigen binären Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen auf Nominal-, Ordinal-, Intervall- oder Verhältnisebene zu erklären.

Warum die lineare Regression nicht zur Klassifizierung geeignet ist?

In diesem Artikel wird erläutert, warum die logistische Regression bei Klassifizierungsproblemen besser abschneidet als die lineare Regression, und zwei Gründe, warum die lineare Regression nicht geeignet ist: Der vorhergesagte Wert ist kontinuierlich und nicht probabilistisch. empfindlich gegenüber Ungleichgewichtsdaten bei Verwendung der linearen Regression zur Klassifizierung.

Warum ist die logistische Regression besser??

Logistische Regression ist einfacher zu implementieren, zu interpretieren und sehr effizient zu trainieren. Wenn die Anzahl der Beobachtungen geringer ist als die Anzahl der Merkmale, sollte die logistische Regression nicht verwendet werden. Andernfalls kann es zu einer Überanpassung kommen. Es werden keine Annahmen über die Verteilung von Klassen im Feature-Space getroffen.

Wie wird die logistische Regression berechnet??

Beginnen wir also mit der bekannten linearen Regressionsgleichung:

1. Y = B0 + B1 * X. Bei der linearen Regression befindet sich die Ausgabe Y in denselben Einheiten wie die Zielvariable (das, was Sie vorhersagen möchten).. ...
2. Gewinnchancen = P (Ereignis) / [1-P (Ereignis)] ...
3. Quote = 0,70 / (1–0,70) = 2,333.

Kann die logistische Regression für nichtlineare verwendet werden??

Die logistische Regression wurde traditionell als linearer Klassifizierer verwendet, d. H. Wenn die Klassen im Merkmalsraum durch lineare Grenzen getrennt werden können. Die Entscheidungsgrenze ist somit linear. ...

Was ist der Hauptzweck der logistischen Regression??

Die logistische Regressionsanalyse wird verwendet, um die Assoziation von (kategorialen oder kontinuierlichen) unabhängigen Variablen mit einer dichotomen abhängigen Variablen zu untersuchen. Dies steht im Gegensatz zur linearen Regressionsanalyse, bei der die abhängige Variable eine kontinuierliche Variable ist.

Welche Arten der logistischen Regression gibt es??

Die logistische Regression kann binomisch, ordinal oder multinomial sein. Die binomiale oder binäre logistische Regression befasst sich mit Situationen, in denen das beobachtete Ergebnis für eine abhängige Variable nur zwei mögliche Typen haben kann, "0" und "1" (die beispielsweise "tot" gegen "lebendig" oder "gewinnen" darstellen können "vs." Verlust ").

Wofür wird eine multiple Regressionsanalyse verwendet??

Mithilfe der multiplen Regressionsanalyse können Forscher die Stärke der Beziehung zwischen einem Ergebnis (der abhängigen Variablen) und mehreren Prädiktorvariablen sowie die Bedeutung jedes Prädiktors für die Beziehung bewerten, wobei häufig die Wirkung anderer Prädiktoren statistisch eliminiert wird.

Was sind die Annahmen der logistischen Regression??

Grundlegende Annahmen, die für die logistische Regression erfüllt sein müssen, umfassen die Unabhängigkeit von Fehlern, die Linearität im Logit für kontinuierliche Variablen, das Fehlen von Multikollinearität und das Fehlen stark einflussreicher Ausreißer.