❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_144

🔠 Что такое модель пробит- и логит-регрессии ? (Часть_2)

Модель логит-регрессии также предполагает линейную комбинацию независимых переменных, но вместо использования функции пробита, она использует функцию логистической (сигмоидальной) функции, известной как функция логита. Функция логита преобразует линейную комбинацию в вероятность, используя логистическое преобразование. В модели логит регрессии также используется метод максимального правдоподобия для оценки параметров модели.

#probitregression #logitregression #probabilitymodel #linearcombination #independentvariables #normal distribution #probitfunction #logisticfunction #maximumlikelihoodestimation #modelparameters

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_145

🔠 Какие преимущества и недостатки у модели пробит и логит регрессии ? (Часть_1)

Преимущества модели пробит и логит регрессии:

Адекватность для бинарных данных: Модели пробит и логит регрессии являются стандартными моделями для анализа бинарных данных, где зависимая переменная может принимать только два значения. Они позволяют моделировать вероятность принятия значения 1, их параметры могут интерпретироваться как влияние независимых переменных на эту вероятность.

Интерпретируемость коэффициентов: Коэффициенты в моделях пробит и логит регрессии имеют интерпретацию относительного влияния независимых переменных на вероятность. Они показывают, как изменение значений независимых переменных влияет на изменение вероятности принятия значения 1.

#probitregression #logitregression #probabilitymodel #linearcombination #independentvariables #normal distribution #probitfunction #logisticfunction #maximumlikelihoodestimation #modelparameters

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_145

🔠 Какие преимущества и недостатки у модели пробит и логит регрессии ? (Часть_2)

Преимущества модели пробит и логит регрессии:

Устойчивость к выбросам: Модели пробит и логит регрессии являются статистическими моделями, которые основаны на вероятностных распределениях. Они являются устойчивыми к выбросам в данных и не требуют, чтобы данные строго соответствовали предположениям линейной регрессии.

#probitregression #logitregression #probabilitymodel #linearcombination #independentvariables #normal distribution #probitfunction #logisticfunction #maximumlikelihoodestimation #modelparameters

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_145

🔠 Какие преимущества и недостатки у модели пробит и логит регрессии ? (Часть_3)

Линейная предположительность: Модели пробит и логит регрессии предполагают линейную зависимость между независимыми переменными и логарифмом шансов (в случае логит регрессии) или функцией пробита (в случае пробит регрессии). Если зависимость является нелинейной, модели могут быть ограничены в своей способности точно описывать данные.

Независимость наблюдений: Модели пробит и логит регрессии предполагают независимость наблюдений. Если данные имеют структуру зависимости или корреляции между наблюдениями (например, при анализе повторных измерений), модели пробит и логит регрессии могут давать несостоятельные оценки.

#probitregression #logitregression #probabilitymodel #linearcombination #independentvariables #normal distribution #probitfunction #logisticfunction #maximumlikelihoodestimation #modelparameters

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_145

🔠 Какие преимущества и недостатки у модели пробит и логит регрессии ? (Часть_4)

Проблема интерпретации результатов: В моделях пробит и логит регрессии коэффициенты имеют интерпретацию в терминах относительного влияния. Однако интерпретация этих коэффициентов может быть сложной, особенно если независимые переменные взаимосвязаны или имеют высокую мультиколлинеарность.

Вычислительная сложность: Оценивание модели пробит и логит регрессии может быть вычислительно сложным, особенно при наличии большого объема данных или большого числа независимых переменных.

#probitregression #logitregression #probabilitymodel #linearcombination #independentvariables #normal distribution #probitfunction #logisticfunction #maximumlikelihoodestimation #modelparameters

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.