ロジスティック回帰 (名義回帰) は、入力フィールドの値に基づいてレコードを分類する統計手法です。 線型と似ていますが、数値型フィールドではなくカテゴリー・フィールドを対象フィールドとします。 二項モデル (2 つの異なるカテゴリーがある対象用) と多項モデル (3 つ以上のカ...
そこで、サンプルストリームteleco_churn.strでは、モデルを改善すべく、特徴量選択ノードを使って、解約に対して統計的に影響があるフィールドを選別し、加えて欠損値があるフィールドは平均値で置き換えるなどの穴埋めを行ってからロジスティック回帰モデルを作成しています。 精度分析の結...
パラメーター推定値テーブルは、各予測値の効果を要約したものです。 標準誤差に対する係数の比率 (2 乗) は、Wald 統計量に等しくなります。 Wald 統計量の有意水準が小さい ( 0.05未満の) 場合、パラメーターは 0 とは異なります。
ここで、ケースは、請求があった契約であり、コントロールは、請求がなかった契約です。 ケースと統制活動は、「年齢」と「性別」の値に対して一致します。これらの値は、特定の契約に対する請求の確率に影響を与える可能性がありますが、現時点では分析者にと...
子供の大気汚染の健康への影響に関する長期的な研究1には、7 歳、8 歳、9 歳、10 歳のオハイオ州スチューベンビルの子供たちについて、調査の最初の年に母親が喫煙者であったかどうかの固定記録とともに、2 値による状況の測定が繰り返し含まれています。
線形エラスティック・ネット回帰線形Elastic Net は、 Python sklearn.linear_model.ElasticNet クラスを使用して、1 つ以上の独立変数の従属変数の正規化線形回帰モデルを推定します。 正則化は、 L1 (Lasso) ペナルティーと L2 (リッジ) ペナルティーを組み合わせたものです。 拡張にはオ...