Jak działa regresja logistyczna

Regresja średnio zaawansowana w R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Suma kwadratów nie działa

sum((y_pred - y_actual) ^ 2)

y_actual przyjmuje zawsze wartość 0 lub 1.

y_pred mieści się między 0 a 1.

Istnieje lepsza miara niż suma kwadratów.

    y_pred * y_actual

    y_pred * y_actual + (1 - y_pred) * (1 - y_actual)

sum(y_pred * y_actual + (1 - y_pred) * (1 - y_actual))

Gdy y_actual = 1

y_pred * 1 + (1 - y_pred) * (1 - 1) = y_pred

Gdy y_actual = 0

y_pred * 0 + (1 - y_pred) * (1 - 0) = 1 - y_pred

Obliczanie wiarygodności wymaga sumowania wielu bardzo małych liczb, co prowadzi do błędów numerycznych.
Log-wiarygodność jest łatwiejsza do obliczenia.

log(y_pred) * y_actual + log(1 - y_pred) * (1 - y_actual)

Obie formuły dają ten sam wynik.

Maksymalizacja log-wiarygodności jest równoważna minimalizacji ujemnej log-wiarygodności.

-sum(log_likelihoods)

calc_neg_log_likelihood <- function(coeffs) {

  intercept <- coeffs[1]
  slope <- coeffs[2]

  # More calculation!

}

optim(
  par = ???,
  fn = ???
)

Regresja średnio zaawansowana w R