वीडियो: लॉजिस्टिक रिग्रेशन का क्या उपयोग है?
2024 लेखक: Stanley Ellington | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-16 00:17
रसद प्रतिगमन उपयुक्त है वापसी जब आश्रित चर द्विबीजपत्री (बाइनरी) हो तो विश्लेषण करने के लिए। रसद प्रतिगमन है उपयोग किया गया डेटा का वर्णन करने और एक आश्रित बाइनरी चर और एक या अधिक नाममात्र, क्रमिक, अंतराल या अनुपात-स्तर के स्वतंत्र चर के बीच संबंध की व्याख्या करने के लिए।
लोग यह भी पूछते हैं कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन का इस्तेमाल कब करना चाहिए?
कब इस्तेमाल करें रसद प्रतिगमन . आप चाहिए उपयोग करने के बारे में सोचो रसद प्रतिगमन जब आपका Y चर केवल दो मान लेता है। इस तरह के एक चर को "बाइनरी" या "डाइकोटोमस" कहा जाता है। "डाइकोटोमस" का अर्थ मूल रूप से दो श्रेणियां हैं जैसे हां / नहीं, दोषपूर्ण / गैर-दोषपूर्ण, सफलता / विफलता, और इसी तरह।
इसी तरह, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का क्या मतलब है? विवरण। रसद प्रतिगमन डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए एक सांख्यिकीय पद्धति है जिसमें एक या अधिक स्वतंत्र चर होते हैं जो एक परिणाम निर्धारित करते हैं। परिणाम को एक द्विबीजपत्री चर से मापा जाता है (जिसमें केवल दो संभावित परिणाम होते हैं)।
इसी तरह, यह पूछा जाता है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग कहाँ किया जाता है?
रसद प्रतिगमन है उपयोग किया गया मशीन लर्निंग, अधिकांश चिकित्सा क्षेत्रों और सामाजिक विज्ञान सहित विभिन्न क्षेत्रों में। उदाहरण के लिए, ट्रॉमा एंड इंजरी सेवरिटी स्कोर (TRISS), जो व्यापक रूप से है उपयोग किया गया घायल रोगियों में मृत्यु दर की भविष्यवाणी करने के लिए, मूल रूप से बॉयड एट अल द्वारा विकसित किया गया था। का उपयोग करते हुए रसद प्रतिगमन.
लॉजिस्टिक रिग्रेशन कैसे काम करता है?
गाऊसी वितरण: रसद प्रतिगमन एक रैखिक एल्गोरिदम है (आउटपुट पर एक गैर-रैखिक परिवर्तन के साथ)। यह करता है आउटपुट के साथ इनपुट चर के बीच एक रैखिक संबंध मान लें। आपके इनपुट वेरिएबल्स के डेटा ट्रांसफॉर्म जो इस रैखिक संबंध को बेहतर ढंग से उजागर करते हैं, परिणामस्वरूप एक अधिक सटीक मॉडल हो सकता है।
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