R2 (R-kvadrat) qiymati: logistik regressiya uchun hisoblangan R-kvadrat chiziqli regressiya modellari uchun hisoblangan R-kvadrat bilan bir xil emas.
Ushbu psevdo R-kvadrat modelning bashorat qiluvchi kuchini o'lchashga yordam beradi.
Logistik regressiya uchun R-kvadrat qiymatini hisoblashning turli xil usullari mavjud,ammo hech qanday yondashuv eng yaxshi deb qabul qilinmaydi.Ammo, barcha turlari orasida R-kvadrat qiymat Mcfaddenning R-kvadrat yaxshiroq yondashuv. Logistik regressiya uchun R-kvadratning har xil turlaridan o'tish uchun ushbu havolaga murojaat qiling.
AIJ (Akaike axborot mezonlari): * AIJ modelning yaxshiligi-ning bahosidir.
* Biz bir model yaratish qachon biz ba'zi ma'lumotlarni echishga, hech kim mukammal modelini yaratish mumkin. AIC axborot yo'qotish miqdorini taxmin qiladi.
* AIC kam qiymati modelini yaxshiroq anglatadi yo'qolgan kam ma'lumot anglatadi.
* Modelga o'zgaruvchilarni qo'shish AIC qiymatini oshirmaydi.
* AIC foydalanish biri u modelini tanlashda yordam beradi, deb ham.Biz modelni o'rgatish va turli xil modellarning AIC qiymatlarini taqqoslash va eng yaxshi AIC qiymatiga ega modelni tanlash uchun butun ma'lumotlarga mos kelishimiz mumkin.
AIC = -2/N * LL + 2*K / N
bu erda,n-o'quv ma'lumotlaridagi namunalar soni,LL-o'quv ma'lumotlari bo'yicha modelning Log ehtimoli. K esa ma'lumotlardagi parametrlar soni.
Umid qilamanki, ushbu maqola sizga logistik regressiya modeli haqida taxminiy fikr beradi.Logistik regressiyada juda ko'p narsa mavjud.Biroq, biz uning yuzasiga tegdik.
Men logistik regressiya haqida o'qishni tavsiya etaman,Google-da qidiring, youtube videolarini tomosha qiling va shu bilan nashr etilgan qog'ozlarni o'qib ko'ring.
