डेटा माइनिंग में लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्या है?

2024 लेखक: Stanley Ellington | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-16 00:17

रसद प्रतिगमन एक सांख्यिकीय विश्लेषण पद्धति है जिसका उपयोग भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है आंकड़े a. के पूर्व प्रेक्षणों के आधार पर मान आंकड़े सेट। ए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल एक आश्रित की भविष्यवाणी करता है आंकड़े एक या एक से अधिक मौजूदा स्वतंत्र चर के बीच संबंधों का विश्लेषण करके चर।

इसके अनुरूप, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का क्या अर्थ 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, लॉजिस्टिक रिग्रेशन के व्यावहारिक अनुप्रयोग क्या हैं, एक उदाहरण के बारे में विस्तार से बताएं? रसद प्रतिगमन द्विआधारी वर्गों की भविष्यवाणी के लिए एक सांख्यिकीय विधि है। परिणाम या लक्ष्य चर प्रकृति में द्विआधारी है। के लिये उदाहरण , इसका उपयोग कैंसर का पता लगाने की समस्याओं के लिए किया जा सकता है। यह की प्रायिकता की गणना करता है एक घटना घटना।

बस इतना ही, लॉजिस्टिक रिग्रेशन किसके लिए अच्छा है?

रसद प्रतिगमन उपयुक्त है वापसी जब आश्रित चर द्विबीजपत्री (बाइनरी) हो तो विश्लेषण करने के लिए। रसद प्रतिगमन डेटा का वर्णन करने और एक आश्रित बाइनरी चर और एक या अधिक नाममात्र, क्रमिक, अंतराल या अनुपात-स्तर के स्वतंत्र चर के बीच संबंधों को समझाने के लिए उपयोग किया जाता है।

डेटा विश्लेषण के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग कब किया जाना चाहिए?

रसद प्रतिगमन है उपयोग किया गया जब आश्रित चर (लक्ष्य) श्रेणीबद्ध हो। उदाहरण के लिए, यह अनुमान लगाने के लिए कि कोई ईमेल स्पैम है (1) या (0) ट्यूमर घातक है या नहीं (1) या नहीं (0)