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演習

ロジスティックモデルで予測する

ロジスティック回帰モデルは、ある観測が各クラスに属する確率を計算します。

説明変数が2つのロジスティックモデルは次の形になります。

$$\frac{1}{1+e^{-(\beta_{0} + \beta_{1} \cdot x_{1} + \beta_{2} \cdot x_{2})}}$$

Rの関数が計算の大部分を担ってくれますが、仕組みを理解しておくと、面接でも正しく使えているという自信につながります。

前の演習では、parkinsons データセットを使ってロジスティック回帰 model を当てはめました。これら2つのオブジェクトと、new_person データフレームはあなたの環境に用意されています。

指示1 / 3

undefined XP
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  • new_person のデータを表示します。
  • ロジスティック回帰 model を表示します。