Uma forma comum de avaliar a qualidade de um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 criar uma matriz de confus\u00e3o<\/strong> , que \u00e9 uma tabela 2 \u00d7 2 que mostra os valores previstos do modelo versus os valores reais do conjunto de dados de teste.<\/span> <\/p>\n O exemplo passo a passo a seguir mostra como criar uma matriz de confus\u00e3o no Excel.<\/span><\/p>\n Primeiro, vamos inserir uma coluna de valores reais para uma vari\u00e1vel de resposta junto com os valores previstos por um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica:<\/span> <\/p>\n A seguir, usaremos a f\u00f3rmula COUNTIFS()<\/strong> para contar o n\u00famero de valores que s\u00e3o \u201c0\u201d na coluna Real e tamb\u00e9m \u201c0\u201d na coluna Predito:<\/span> <\/p>\n Usaremos uma f\u00f3rmula semelhante para preencher todas as outras c\u00e9lulas da matriz de confus\u00e3o:<\/span> <\/p>\n Depois de criarmos a matriz de confus\u00e3o, podemos calcular as seguintes m\u00e9tricas:<\/span><\/p>\n As f\u00f3rmulas a seguir mostram como calcular cada uma dessas medidas no Excel:<\/span> <\/p>\n Quanto maior a precis\u00e3o, mais o modelo \u00e9 capaz de classificar corretamente as observa\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n Neste exemplo, nosso modelo tem uma precis\u00e3o de 0,7<\/strong> , o que nos diz que classificou corretamente 70% das observa\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n Se desejarmos, podemos comparar esta precis\u00e3o com a de outros modelos de regress\u00e3o log\u00edstica para determinar qual modelo \u00e9 melhor para classificar as observa\u00e7\u00f5es em categorias de 0 ou 1.<\/span><\/p>\n Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 regress\u00e3o log\u00edstica<\/a> A regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 um tipo de regress\u00e3o que podemos usar quando a vari\u00e1vel de resposta \u00e9 bin\u00e1ria. Uma forma comum de avaliar a qualidade de um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 criar uma matriz de confus\u00e3o , que \u00e9 uma tabela 2 \u00d7 2 que mostra os valores previstos do modelo versus os valores […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2143","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confusionr1.png\")
<\/p>\n Passo 1: Insira os dados<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confexcel1.png\")
<\/p>\n Etapa 2: Crie a Matriz de Confus\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confexcel2.png\")
<\/p>\n![\"matriz](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confexcel3.png\")
<\/p>\n Etapa 3: calcular exatid\u00e3o, precis\u00e3o e recall<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confexcel4.png\")
<\/p>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Os 3 tipos de regress\u00e3o log\u00edstica<\/a>
Regress\u00e3o log\u00edstica vs regress\u00e3o linear<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"