Raqamli texnologiyalar vazirligi muxammad al-xorazimiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti



Yüklə 140,52 Kb.
səhifə5/11
tarix16.12.2023
ölçüsü140,52 Kb.
#182110
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11
Robotics AI maruza 1

Bog'liq o'zgaruvchi: Biz taxmin qilmoqchi bo'lgan logistik regressiya modelidagi maqsadli o'zgaruvchi.

  • Logistik funktsiya: mustaqil va bog'liq o'zgaruvchilar bir-biriga qanday bog'liqligini ko'rsatish uchun ishlatiladigan formula. Logistik funktsiya kiritilgan o'zgaruvchilarni 0 dan 1 gacha bo'lgan ehtimollik qiymatiga aylantiradi, bu qaram o'zgaruvchining 1 yoki 0 bo'lish ehtimolini ifodalaydi.

  • Oran: Bu sodir bo'layotgan narsaning sodir bo'lmagan narsaga nisbati. u ehtimollikdan farq qiladi, chunki ehtimollik sodir bo'lgan narsaning yuzaga kelishi mumkin bo'lgan hamma narsaga nisbati.

  • Log-kodlar: logit funksiyasi sifatida ham tanilgan log-kod, koeffitsientlarning tabiiy logarifmidir. Logistik regressiyada qaram o'zgaruvchining log koeffitsientlari mustaqil o'zgaruvchilar va kesishishning chiziqli birikmasi sifatida modellashtiriladi.

  • Koeffitsient: Logistik regressiya modelining taxminiy parametrlari mustaqil va bog'liq o'zgaruvchilar bir-biriga qanday bog'liqligini ko'rsatadi.

  • Intercept: logistik regressiya modelidagi doimiy atama, u barcha mustaqil o'zgaruvchilar nolga teng bo'lganda log koeffitsientlarini ifodalaydi.

  • Maksimal ehtimollikni baholash : Logistik regressiya modelining koeffitsientlarini baholash uchun ishlatiladigan usul, bu model berilgan ma'lumotlarni kuzatish ehtimolini maksimal darajada oshiradi.




    Yüklə 140,52 Kb.

    Dostları ilə paylaş:
  • 1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11




    Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
    rəhbərliyinə müraciət

    gir | qeydiyyatdan keç
        Ana səhifə


    yükləyin