Loqistik reqressiya
| Maşın öyrənməsi və intellektual verilənlərin analizi |
|---|
 |
Loqistik reqressiya — maşın öyrənməsi və statistikada ikili və ya kateqorial nəticənin ehtimalını modelləşdirmək üçün istifadə olunan nəzarətli öyrənmə üsuludur.[1][2] Bu üsul giriş dəyişənləri ilə nəticə arasında əlaqəni logit funksiyası vasitəsilə ifadə edir və müşahidənin müəyyən sinfə aid olma ehtimalını qiymətləndirir.[3][4]
Riyazi forması
[redaktə | vikimətni redaktə et]İkili loqistik reqressiyada nəticə dəyişəninin 1 olma ehtimalı adətən aşağıdakı kimi yazılır:
- Analiz etmək alınmadı (sintaksis xətası): {\displaystyle P(Y=1\mid X)=�rac{1}{1+e^{-(\�eta_0+�eta_1x_1+\cdots+�eta_kx_k)}}}
Bu modelin logit çevrilməsi isə xətti formaya malikdir:
- Analiz etmək alınmadı (sintaksis xətası): {\displaystyle \log�rac{P(Y=1\mid X)}{1-P(Y=1mid X)}=\�eta_0+�eta_1x_1+\cdots+�eta_kx_k.} [2]
Tətbiqləri
[redaktə | vikimətni redaktə et]Loqistik reqressiya əsasən təsnifat problemlərində işlədilir və tibbi diaqnostika, kredit riski qiymətləndirilməsi, spam aşkarlanması və sosial elmlərdə ikili nəticələrin təhlili kimi sahələrdə geniş istifadə olunur.[3][4]
Üstünlükləri və məhdudiyyətləri
[redaktə | vikimətni redaktə et]Loqistik reqressiyanın əsas üstünlükləri sadə quruluşu, interpretasiya edilə bilməsi və nisbətən az hesablama tələbi ilə bağlıdır.[3] Bununla yanaşı, model logit miqyasında xətti əlaqə fərziyyəsinə əsaslanır və mürəkkəb qeyri-xətti asılılıqlarda daha çevik üsullarla müqayisədə zəif nəticə verə bilər.[4]
Həmçinin bax
[redaktə | vikimətni redaktə et]İstinadlar
[redaktə | vikimətni redaktə et]- ↑ Berkson, Joseph. "Application of the Logistic Function to Bio-Assay". Journal of the American Statistical Association. 39 (227). 1944: 357–365. doi:10.1080/01621459.1944.10500699.
- 1 2 Bewick, Viv; Cheek, Liz; Ball, Jonathan. "Statistics review 14: Logistic regression". Critical Care. 9 (1). 2005: 112–118. doi:10.1186/cc3045.
- 1 2 3 Jiang, Tammy; Gradus, Jaimie L.; Rosellini, Anthony J. "Supervised machine learning: A brief primer". Behavior Therapy. 51 (5). 2020: 675–687. doi:10.1016/j.beth.2020.05.002.
- 1 2 3 Rashidi, Hooman H.; Albahra, Samer; Robertson, Scott; Tran, Nam K.; Hu, Bo. "Common statistical concepts in the supervised machine learning arena". Frontiers in Oncology. 13. 2023: 1130229. doi:10.3389/fonc.2023.1130229.