企业文化（下旬刊）
企業文化（下旬刊）
기업문화（하순간）
Culture Orporate
2015年
11期
229-230
,共2页
Logistic回归模型%机器学习法%决策树回归%R软件
Logistic迴歸模型%機器學習法%決策樹迴歸%R軟件
Logistic회귀모형%궤기학습법%결책수회귀%R연건
在对因变量为定性变量的的回归分析中，传统的方法包括Logistic回归模型、Probit模型等广义线性模型，同时，在机器学习法中也产生了诸如决策树回归、支持向量机等方法，此类方法的优点在于可以处理任意类型的数据以及在短时间类处理大型数据源。本文的目的在于面对定性变量的回归分析中，比较传统模型(以Logistic模型为例)与机器学习法(以决策树为例)两者的优劣。
在對因變量為定性變量的的迴歸分析中，傳統的方法包括Logistic迴歸模型、Probit模型等廣義線性模型，同時，在機器學習法中也產生瞭諸如決策樹迴歸、支持嚮量機等方法，此類方法的優點在于可以處理任意類型的數據以及在短時間類處理大型數據源。本文的目的在于麵對定性變量的迴歸分析中，比較傳統模型(以Logistic模型為例)與機器學習法(以決策樹為例)兩者的優劣。
재대인변량위정성변량적적회귀분석중，전통적방법포괄Logistic회귀모형、Probit모형등엄의선성모형，동시，재궤기학습법중야산생료제여결책수회귀、지지향량궤등방법，차류방법적우점재우가이처리임의류형적수거이급재단시간류처리대형수거원。본문적목적재우면대정성변량적회귀분석중，비교전통모형(이Logistic모형위례)여궤기학습법(이결책수위례)량자적우렬。
