logistic-regression

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フォローアップとして、this questionまで、定量ロジスティック回帰と定性解説の間の相互作用を持つ多重ロジスティック回帰を当てはめました。 MWEは以下のとおりである： Type <- rep(x=LETTERS[1:3], each=5) Conc <- rep(x=seq(from=0, to=40, by=10), times=3) Total <- 50 Kill <- c(

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Softmax出力レイヤーをTensorflowのLogisticレイヤーに置き換える方法は？

私の仕事で少し助けが必要です。今、私はニューラルネットワークの分類スコアのための出力層としてSoftmax層を使用しています。しかし、Softmaxレイヤーを出力レイヤーのロジスティックレイヤーに置き換える必要があります。私は複数のクラスに属するいくつかの入力を持っています。 Softmaxはすべてのクラスにわたって確率を示しており、そのクラスを最も高い確率で割り当て、閾値を決定して一度に複数のク

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時間依存性予測子/変数に関するロジスティック回帰（分類法）データ

ロジスティック回帰などの分類技法を、時間によって変数/予測子が「索引付け」されるデータに適用できるかどうかを知りたいと思います。そうでない場合は、これらの種類のデータにどのような分類手法を使用するのが適切ですか。私は、値が0または1（バイナリの大文字小文字の区別の場合）、または1,2,3、...（ 'multi'の場合、依存変数Yがあるとします）分類）。そして私は時間によって 'インデックス化

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マルチクラス分類のためにSpark LogisticRegressionWithLBFGSを使用する予測の確率

私はLogisticRegressionWithLBFGS()を使用して、複数のクラスを持つモデルを訓練しています。 mllibのドキュメントから、clearThreshold()は、分類がバイナリの場合にのみ使用できると書かれています。モデルの与えられた入力に各クラスの確率を出力するために、マルチクラス分類に類似のものを使用する方法はありますか？

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Theanoエラーを使用した単純なバイナリ分類

Theanoを使用したXORの単純なバイナリ分類を作成しようとすると、エラーが発生します。それは次元の不一致ですが、私はどのような変数が原因であるかを知ることができません。最後の層のニューロンの数を変えると、私のプログラムが動作します。最後のレイヤーで2つのニューロンを使用するように変更し、そのレイヤーをsoftmaxレイヤーに変更し、負の対数尤度（マルチクラス分類スタイル）を使用すると、このプ

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スパークマルチクラスロジスティック回帰クラス番号とラベル

私はスカラのロジスティック回帰の例をhereから実行しています。トレーニング部において：クラスの val model = new LogisticRegressionWithLBFGS().setNumClasses(10).run(training) 数が私のデータは5、12および20である3枚のラベルから成る場合には10に設定されています。それは私が最も大きいクラスの値よりも大きなcla

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glmerの参照結果の文字列

私は、Rのパッケージlme4からglmerという関数を使用して、マルチレベルのロジスティック回帰を実行しています。私の二項結果（またはresponse-）変数はcとgとしてコードされています。私の質問は、どのようなレベルの結果変数を参照結果として使用するのかをどのように知ることができますか？デフォルトの参照が最初のアルファベット順です（私の場合はc）。これは本当ですか？私はlevelsとre

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ロジスティック回帰の重みを計算するには？

機械学習の問題にロジスティック回帰を使用したいと思います。このアルゴリズムは、P（y = 1）= 1 /（1+ e^- （b0 + b1 x1 + b2 x2 +⋯+ bn xn）））です。あなたはどのようにb0、b1、...、bnを計算しますか？このテーブルは、トレーニングセットである場合には、式B1とB2、B0何ですか？そして、それをどうやって計算しますか？ p（y = 0）> p（y =

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単純なロジスティック回帰は何百万回の反復を収束させる必要があるのですか？

問題は非常に簡単で、わずか5サンプルしかありません。しかし、Gradient Descentは数千万の反復のように非常に遅く収束します。なぜ、私のアルゴリズムに間違いがありますか？ P.S.以下のJuliaコード： X = [ 1.0 34.6237 78.0247; 1.0 30.2867 43.895; 1.0 35.8474 72.9022; 1.0 60.1826 86.308

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ロジスティック回帰モデルのロジスティック曲線を作成する

私のロジスティック回帰モデル、すなわち「S」形状のロジスティック曲線をプロットするためのコードを記述します。 2つの独立した共変量を持っているので、どうすればいいですか？データセットとモデルのコードを添付しています。前もって感謝します。 239 0.72 1 324.6 0.83 1 331.8 0.95 1 334.3 0.83 1 259.7 0.89 1 212.3 0.88 1