Dự đoán với mô hình logistic

Mô hình hồi quy logistic tính xác suất rằng một quan sát thuộc về một trong các lớp.

Mô hình logistic với hai biến giải thích có dạng:

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

Các hàm trong R sẽ làm phần việc nặng cho người dùng, nhưng hiểu cơ chế phía sau sẽ giúp bạn tự tin áp dụng đúng trong buổi phỏng vấn.

Trong bài trước, bạn đã dùng bộ dữ liệu parkinsons và khớp mô hình hồi quy logistic model. Hai đối tượng này và data frame new_person có sẵn trong môi trường của bạn.

In dữ liệu cho new_person.
In mô hình hồi quy logistic model.

Bài tập

Dự đoán với mô hình logistic

Hướng dẫn 1/3

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}Bài tập

Hướng dẫn 1/3

Bài tập