它是似然残差的总和。在记录级别,计算每条记录的误差(残差)的自然对数,乘以负一,然后将这些值相加。然后将该总数用作偏差 (2 x ll) 和可能性 (exp(ll)) 的基础。 相同的计算可以应用于假设绝对没有预测能力的幼稚模型,以及假设完美预测的饱和模型。 似然值用于比较不同的模型,而偏差(测试、朴素和饱和)可用于确定预测能力和准确性。对于开发数据集,模型的逻辑回归准确度将始终为 100%,但一旦将模型应用于另一个数据集,情况并非如此。 152. 您如何评估逻辑回归模型?
模型评估是回答以下问题的任何分析中非常重要的部分, 模型与数据的拟合程度如何?,哪些预测变量最重要?,预测准确吗? 因此,以下是访问模型性能的标准, Akaike Information Criteria (AIC):简单来说,AIC 估计给定模型丢失的相对信息量。因此,丢失的 阿尔及利亚 WhatsApp 号码 信息越少,模型的质量就越高。因此,我们总是更喜欢具有最小 AIC 的模型。 接收者操作特征(ROC 曲线):ROC 曲线说明了二元分类器的诊断能力。它是通过在各种阈值设置下绘制真阳性与假阳性来计算/创建的。ROC 曲线的性能指标是 AUC(曲线下面积)。

曲线下面积越大,模型的预测能力越好。 混淆矩阵:为了了解模型在预测目标变量方面的表现如何,我们使用混淆矩阵/分类率。它只是实际 Vs 预测值的表格表示,它可以帮助我们找到模型的准确性。 153、SVM算法的优点是什么? SVM算法在复杂度方面具有基本优势。首先,我想明确一点,逻辑回归和 SVM 都可以形成非线性决策面,并且可以与核技巧相结合。如果逻辑回归可以与内核耦合,那么为什么要使用 SVM? ● 发现SVM 在大多数情况下实际上具有更好的性能。 ● SVM 的计算成本更低 O(N2*K),其中 K 不是支持向量(支持向量是位于类边缘上的那些点),其中逻辑回归为 O(N3) ● SVM 中的分类器仅依赖于点的一个子集。