Logistische Regression ist ein lineares Modell für Klassifizierungsprobleme. Es wird hauptsächlich zur Vorhersage von Wahrscheinlichkeitswerten bei binären Klassifizierungsproblemen verwendet. Es wandelt lineare Vorhersagewerte mithilfe der Sigmoidfunktion in Wahrscheinlichkeitswerte um und trifft Klassifizierungsentscheidungen basierend auf Schwellenwerten. Bei der logistischen Regression ist der OR-Wert ein wichtiger Indikator, der verwendet wird, um den Einfluss verschiedener Variablen im Modell auf die Ergebnisse zu messen. Der OR-Wert stellt die mehrfache Änderung der Wahrscheinlichkeit dar, dass die abhängige Variable bei einer Einheitsänderung der unabhängigen Variablen auftritt. Durch die Berechnung des OR-Werts können wir den Beitrag einer bestimmten Variablen zum Modell bestimmen. Die Berechnungsmethode für den OR-Wert besteht darin, den Koeffizienten des natürlichen Logarithmus (ln) der Exponentialfunktion (exp) zu verwenden, d. h. OR = exp(β), wobei β der Koeffizient der unabhängigen Variablen in der logistischen Regression ist Modell. Wenn der OR-Wert größer als 1 ist, bedeutet dies insbesondere, dass die Erhöhung der unabhängigen Variablen die Wahrscheinlichkeit der abhängigen Variablen erhöht. Wenn der OR-Wert kleiner als 1 ist, bedeutet dies, dass die Erhöhung der unabhängigen Variablen die Wahrscheinlichkeit verringert Wahrscheinlichkeit der abhängigen Variablen; wenn der ODER-Wert gleich 1 ist, bedeutet dies, dass die Wahrscheinlichkeit der abhängigen Variablen durch die Erhöhung erhöht wird. Zusammenfassend ist die logistische Regression ein lineares Modell für Klassifizierungsprobleme. Sie verwendet die Sigmoidfunktion, um lineare Vorhersagewerte in Wahrscheinlichkeitswerte umzuwandeln, und verwendet den OR-Wert, um die Auswirkung verschiedener Variablen auf die Ergebnisse zu messen. Durch Berechnung des OR-Werts
Der OR-Wert ist ein Indikator zum Vergleich des Verhältnisses des Auftretens zweier Ereignisse. Er wird häufig zum Vergleich der Wahrscheinlichkeit verwendet eines bestimmten Ereignisses, das in verschiedenen Gruppen oder unter verschiedenen Bedingungen auftritt. Bei der logistischen Regression wird der OR-Wert verwendet, um den Einfluss zweier Werte einer unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable zu messen. Angenommen, wir stehen vor einem binären Klassifizierungsproblem, bei dem die abhängige Variable y nur zwei Werte 0 und 1 hat und die unabhängige Variable x zwei verschiedene Werte x1 und x2 annehmen kann. Wir können einen ODER-Wert definieren, um das Wahrscheinlichkeitsverhältnis von y=1 zu vergleichen, wenn x den Wert von x1 und x2 annimmt. Konkret kann der OR-Wert mit der folgenden Formel berechnet werden:
OR=frac{P(y=1|x=x1)}{P(y=0|x=x1)}divfrac{P(y= 1 |x=x2)}{P(y=0|x=x2)}
P(y=1|x=x1) bedeutet, dass, wenn die unabhängige Variable x den Wert x1 annimmt, die abhängige Variable y annimmt der Wert 1 Die Wahrscheinlichkeit; P(y=0|x=x1) stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass die abhängige Variable y den Wert 0 annimmt, wenn die unabhängige Variable x den Wert x1 annimmt. In ähnlicher Weise stellen P(y=1|x=x2) und P(y=0|x=x2) die Wahrscheinlichkeiten dar, dass die abhängige Variable y den Wert 1 bzw. 0 annimmt, wenn die unabhängige Variable x den Wert x2 annimmt.
Die Bedeutung des OR-Werts besteht darin, das Verhältnis zwischen dem Verhältnis von y=1 und y=0 zu vergleichen, wenn x den Wert von x1 und x2 annimmt. Wenn der OR-Wert größer als 1 ist, bedeutet dies, dass x1 eher y=1 verursacht als x2. Wenn der OR-Wert kleiner als 1 ist, bedeutet dies, dass x2 eher y=1 verursacht als x1 Der OR-Wert ist gleich 1, das bedeutet, dass x1 und x2 den gleichen Einfluss auf y haben.
Bei der logistischen Regression verwenden wir normalerweise die Maximum-Likelihood-Methode, um die Modellparameter zu schätzen und den Koeffizienten jeder unabhängigen Variablen zu erhalten. Nachdem wir die Koeffizienten erhalten haben, können wir den OR-Wert verwenden, um den Einfluss jeder unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable zu messen. Insbesondere können wir den Koeffizienten jeder unabhängigen Variablen exponentialisieren, um eine Schätzung des OR-Werts zu erhalten, d die Koeffizientenschätzung jeder unabhängigen Variablen. Gemäß der obigen Definition des OR-Werts können wir ihn wie folgt umschreiben:
hat{OR}=frac{P(y=1|x=x1)}{P(y=0|x=x1)}divfrac { P(y=1|x=x2)}{P(y=0|x=x2)}=exp(hat{beta}cdotDelta x)
wobei Delta x die Differenz zwischen den unabhängigen Variablen x1 darstellt und x2 . Wie aus der obigen Formel ersichtlich ist, wird der ODER-Wert mit exp(hat{beta}) multipliziert, wenn die unabhängige Variable x1 eine Einheit größer als x2 ist, d. h. der Einfluss von x1 auf die Wahrscheinlichkeit von y= 1 wird größer sein als x2 exp(hat{beta}) mal. Wenn die unabhängige Variable x1 eine Einheit kleiner als x2 ist, wird der ODER-Wert ebenfalls durch exp(hat{beta}) geteilt, d. h. der Einfluss von x1 auf die Wahrscheinlichkeit von y=1 ist geringer als x2 exp (hat{beta}) }) mal.
Bei der logistischen Regression können uns die Größe und Richtung des OR-Werts helfen, den Grad und die Richtung des Einflusses jeder unabhängigen Variablen auf das Ergebnis zu verstehen. Wenn der OR-Wert beispielsweise größer als 1 ist, bedeutet dies, dass die unabhängige Variable einen positiven Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit von y = 1 hat. Wenn der OR-Wert kleiner als 1 ist, bedeutet dies, dass die unabhängige Variable einen negativen Einfluss hat die Wahrscheinlichkeit von y = 1; wenn der OR-Wert gleich 1 ist, bedeutet dies, dass der Einfluss der unabhängigen Variablen auf y nicht signifikant ist. Darüber hinaus können wir die Zuverlässigkeit des OR-Werts auch durch Berechnung des 95 %-Konfidenzintervalls bewerten.
Kurz gesagt ist der OR-Wert ein wichtiger Indikator in der logistischen Regression, um den Einfluss unabhängiger Variablen auf abhängige Variablen zu messen. Die Berechnung des OR-Werts kann uns helfen, die Richtung und den Grad des Einflusses jeder unabhängigen Variablen auf das Ergebnis zu verstehen, und ihre Zuverlässigkeit kann durch Berechnung des Konfidenzintervalls bewertet werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erläuterung der Definition, Bedeutung und Berechnung des OR-Werts in der logistischen Regression. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
