Qu'est-ce que la régression logistique dans l'exploration de données ?
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Vidéo: Qu'est-ce que la régression logistique dans l'exploration de données ?

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Vidéo: La régression logistique en Machine Learning : déjouez ses faiblesses 2024, Novembre
Anonim

Régression logistique est une méthode d'analyse statistique utilisée pour prédire une Les données valeur basée sur des observations antérieures d'un Les données ensemble. UNE modèle de régression logistique prédit une personne à charge Les données variable en analysant la relation entre une ou plusieurs variables indépendantes existantes.

En conséquence, qu'entend-on par régression logistique ?

La description. Régression logistique est une méthode statistique pour analyser un ensemble de données dans lequel il y a une ou plusieurs variables indépendantes qui déterminent un résultat. Le résultat est mesuré avec une variable dichotomique (dans laquelle il n'y a que deux résultats possibles).

De même, quelles sont les applications pratiques de la régression logistique pour expliquer un exemple en détail ? Régression logistique est une méthode statistique de prédiction de classes binaires. Le résultat ou la variable cible est de nature binaire. Pour Exemple , il peut être utilisé pour des problèmes de détection du cancer. Il calcule la probabilité de un occurrence de l'événement.

Simplement, à quoi sert la régression logistique ?

Régression logistique est le approprié régression analyse à mener lorsque la variable dépendante est dichotomique (binaire). Régression logistique est utilisé pour décrire les données et expliquer la relation entre une variable binaire dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes nominales, ordinales, d'intervalle ou de rapport.

Quand utiliser la régression logistique pour l'analyse des données ?

Régression logistique est utilisé lorsque la variable dépendante (cible) est catégorielle. Par exemple, pour prédire si un e-mail est un spam (1) ou (0) si la tumeur est maligne (1) ou non (0)

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