ロジスティック回帰
ロジスティック回帰
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/02/10 08:10 UTC 版)
詳細は「ロジスティック回帰」を参照 分類の設定では、観測結果を結果確率に割り当てるには、ロジスティック・モデル（ロジック・モデルとも呼ばれる）を使用する。ロジスティック・モデルは、バイナリ従属変数に関する情報を、無制限の連続変数に変換し、通常の多変量モデルを推定する。 ワルド検定（英語版）と尤度比検定は、モデル内の各係数bの統計的有意性を検定するために使用される（OLS回帰で使用されるt検定に類似している。上記参照）。分類モデルの適合度を評価する検定は、「正しく予測されたパーセンテージ」である。
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