标签: logistic-regression

应该是什么格式？我正在谈论二元逻辑回归，我的因变量已经只是 1 和 0。

> str(data$returnShipment)
 int [1:481092] 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 ...

整数正确还是应该是多少？谢谢

我在绘制 GLM logit 模型的结果以在对数刻度上显示为优势比时遇到了困难。最终，我想从不同的模型中获得估计值，并将结果绘制在一张图上，如下所示（https://www.ctspedia.org/do/view/CTS...ClinAEGraph001）。你有什么见解吗？

我在 R 中有一个标准的逻辑回归模型

reg <- glm(formula = y ~ x, family = "binomial"(link='logit'))

我试图在 R 中找到我的模型的优势比。有没有函数或其他方法可以做到这一点？

我有以下数据集如下所示.500和900之间的任何值被归类为A,而在900和~1500之间的值在A和B之间混合.我想找到在任何x值处得到A,B和C的概率,其中x是我的自变量和A,B,C是我的因变量.它似乎非常适合多项Logistic回归.我相信每个因变量的观测数量就足够了.如果多项式日志回归是合适的,我希望使用Python的scikit学习逻辑回归模块来获得任何x值的A,B和C的概率,但我不知道如何使用该模块来解决这个问题.