长江大学学报（自然版）理工上旬刊
長江大學學報（自然版）理工上旬刊
장강대학학보（자연판）리공상순간
Journal of Yangtze University(Natural Science Edition)
2014年
2期
19-22
,共4页
Logistic回归模型%判别分析方法%基线-类别Logit模型%Bayes后验概率判别%Fisher判别
Logistic迴歸模型%判彆分析方法%基線-類彆Logit模型%Bayes後驗概率判彆%Fisher判彆
Logistic회귀모형%판별분석방법%기선-유별Logit모형%Bayes후험개솔판별%Fisher판별
Logistic回归模型和判别分析方法都可以达到对样本分类的目的,比较和分析这2种方法的差异以及其各自的特点,可以为更好的应用提供参考.从类别表现、样本情况、归类函数、归类原则、预测功效等5个方面对Logistic回归模型中的基线-类别Logit模型和判别分析方法中具有代表性的Bayes后验概率判别、Fisher判别的基本思想和步骤进行比较,并通过“鸢尾花”样本数据的品种判别对这3种方法进行了实证分析.Logistic回归建立了总体各因子与总体类别的回归模型,在因子与类别之间形成了解释与被解释的关系;通过对回归系数的检验,可以探究各因子对总体类别的影响程度;为了取得更好的预测效果,在各种模型中,应尽量增大训练样本的容量.
Logistic迴歸模型和判彆分析方法都可以達到對樣本分類的目的,比較和分析這2種方法的差異以及其各自的特點,可以為更好的應用提供參攷.從類彆錶現、樣本情況、歸類函數、歸類原則、預測功效等5箇方麵對Logistic迴歸模型中的基線-類彆Logit模型和判彆分析方法中具有代錶性的Bayes後驗概率判彆、Fisher判彆的基本思想和步驟進行比較,併通過“鳶尾花”樣本數據的品種判彆對這3種方法進行瞭實證分析.Logistic迴歸建立瞭總體各因子與總體類彆的迴歸模型,在因子與類彆之間形成瞭解釋與被解釋的關繫;通過對迴歸繫數的檢驗,可以探究各因子對總體類彆的影響程度;為瞭取得更好的預測效果,在各種模型中,應儘量增大訓練樣本的容量.
Logistic회귀모형화판별분석방법도가이체도대양본분류적목적,비교화분석저2충방법적차이이급기각자적특점,가이위경호적응용제공삼고.종유별표현、양본정황、귀류함수、귀류원칙、예측공효등5개방면대Logistic회귀모형중적기선-유별Logit모형화판별분석방법중구유대표성적Bayes후험개솔판별、Fisher판별적기본사상화보취진행비교,병통과“연미화”양본수거적품충판별대저3충방법진행료실증분석.Logistic회귀건립료총체각인자여총체유별적회귀모형,재인자여유별지간형성료해석여피해석적관계;통과대회귀계수적검험,가이탐구각인자대총체유별적영향정도;위료취득경호적예측효과,재각충모형중,응진량증대훈련양본적용량.
