پیاده سازی رگرسیون منطقی (Logistic Regression) با R به همراه داکیومنت

پیاده سازی رگرسیون منطقی (Logistic Regression) با R به همراه داکیومنت

پیاده سازی رگرسیون منطقی با R

در این بخش پروژه پیاده سازی رگرسیون منطقی (Logistic Regression) یا لجستیک را با نرم افزار R همراه با داکیومنت ۷ صفحه ای در فایل ورد و فیلم نحوه اجرا آماده کردیه ایم. در ادامه به معرفی رگرسیون و رگرسیون منطقی پرداخته و فیلم و تصاویری از خروجی این پروژه آماری با R قرار داده شده است.

رگرسیون چیست ؟

رگرسیون یکی از مهمترین ابزار های آماری در زمینه آنالیز داده ها و بررسی ارتباط بین متغیرهای پیش بین و متغیر پاسخ می باشد. اما در اکثر مسائل، یک مدل رگرسیونی تنها می تواند ارتباط اثرات اصلی متغیرهای پیشبین را روی پاسخ بررسی کند و اثرات متقابل بین متغیرها در صورت لحاظ شدن در مدل، به دلیل پیچیده شدن آن، از دوطرفه و نهایتا سه طرفه تجاوز نمی کند. زمانی که تعداد متغیرهای پیش بین زیاد باشد، به ویژه وقتی این متغیرها دوحالتی باشند (بله و خیر، سالم و بیمار و…)، ممکن است اثرات متقابل مراتب بالاتر بین این متغیرها بر روی برازش متغیر پاسخ تاثیرگذار باشد. این موضوع بیشتر در مسائلی مثل داده کاوی و داده های ریز آرایه که حجم داده ها زیاد است روی می دهد.

برای شناسایی و لحاظ کردن چنین تقابل هایی در مدل های رگرسیونی، می توان به جای استفاده از تمام متغیرها در برازش مدل، یک متغیر ترکیبی از آنها ساخت و به عنوان متغیر مستقل جدید وارد مدل کرد. رگرسیون منطقی می تواند راه حلی برای رفع این گونه مشکلات باشد. برای متغیرهای پیش بین دوحالتی روش های متنوع رگرسیونی و کلاس بندی در علوم آماری و کامپیوتر و زبان ماشین وجود دارد. در منابع زبان ماشین، روش ها و الگوریتم هایی که از توابع بولی استفاده می کند بر مبنای درخت تصمیم با قواعد تصمیم هستند.

رگرسیون منطقی (Logistic Regression)

رگرسیون منطقی یا Logistic Regression یک روش رگرسیونی بهبود یافته و جدید می باشد که در آن متغیرهای پیشگو به شکل ترکیب های بولی از متغیرهای دو حالتی ساخته شده اند. در رگرسیون منطقی ، ما به دنبال یک متغیر دو حالته هستیم که حاصل یک ترکیب منطقی بولی مطلوب از متغیرهای دو حالتی اولیه را داشته باشد. به این شکل که بکارگیری متغیر جدید به برای متغیر پیش بین، در مقایسه با دیگر ترکیبات بولی ممکن، بهترین برازش را بر روی متغیر پاسخ دهد. کاربرد های رگرسیون منطقی یا لجستیک در زمینه داده های SNP ، توالی ژنی، غربالگری بیماری های چند عاملی و غیره می باشد. این نوع رگرسیون به جهت استفاده از ترکیبات بولی منطقی رگرسیون، رگرسیون منطقی (Logistic Regression) نامگذاری شده است.

تصاویری از خروجی پروژه

پیاده سازی رگرسیون منطقی (Logistic Regression) با R به همراه داکیومنت

پیاده سازی رگرسیون منطقی (Logistic Regression) با R به همراه داکیومنت

پیاده سازی رگرسیون منطقی (Logistic Regression) با R به همراه داکیومنت

پیاده سازی رگرسیون منطقی (Logistic Regression) با R به همراه داکیومنت


پروژه ها و آموزش های برنامه نویسی

پروژه ها و آموزش های برنامه نویسی

آموزش برنامه نویسی

مشاهده ویدئو در این باره

خوشحال خواهیم شد اگر نظر خودتون رو درباره این مطلب ثبت کنید

خطا!دکمه ریفریش را بزنید

    لیســــــــت پــــــــروژه های انتشــــــــار نشده ( 22 موضوع )

    مشاهده لیست کامل
    مشاهده لیست کامل
    socket programing آموزش برنامه نویسی آموزش سی شارپ بازی تحت شبکه بازی تحت شبکه برای درس مهندسی اینترنت بازی تحت شبکه به زبان سی شارپ برنامه تحت شبکه با سی شارپ برنامه نویسی ترجمه مقاله ترجمه مقاله شبکه خرید سورس بازی تحت شبکه دانلود بازی تحت شبکه دانلود رایگان پروژه های دانشجویی دانلود سورس برنامه دانلود سورس رایگان دانلود نرم افزار دانلود پروژه دانشجویی دانلود پروژه رایگان دانلود پروژه های دانشجویی دانلود کتاب دانلود کتاب آموزشی دانلود کتاب اموزشی سورس بازی با socket programing سورس رایگان سورس کد بازی تحت شبکه سورس کد بازی تحت شبکه با C# سورس کد بازی تحت شبکه چند نفره سوکت پروگرمین نحوه نوشتن برنامه تحت شبکه نحوه نوشتن برنامه تحت شبکه به زبان سی شارپ پروژه arena پروژه matlab پروژه ns2 پروژه opnet پروژه برای درس مهندسی اینترنت پروژه سیمولینک matlab پروژه مهندسی صنایع پروژه مهندسی صنایع با ارنا پروژه های آماده با OpenGL پروژه های آماده با OpenGL در سی پلاس پلاس پروژه های آماده با ارنا پروژه های آماده برای درس گرافیک کامپیوتری پروژه هوش مصنوعی پروژه پردازش تصویر matlab پروژه پردازش سیگنال matlab