3 типи логістичної регресії (включаючи приклади)

Логістична регресія відноситься до будь-якої моделі регресії, в якій змінна відповіді є категоричною.

Існує три типи моделей логістичної регресії:

• Двійкова логістична регресія : змінна відповіді може належати лише до однієї з двох категорій.
• Мультиноміальна логістична регресія : змінна відповіді може належати до однієї з трьох або більше категорій, і між категоріями немає природного порядку.
• Порядкова логістична регресія : змінна відповіді може належати до однієї з трьох або більше категорій, і між категоріями існує природний порядок.

У наступній таблиці підсумовано ці відмінності:

Цей підручник містить коротке пояснення кожного типу моделі логістичної регресії разом із прикладами кожного.

Тип №1: двійкова логістична регресія

Моделі бінарної логістичної регресії — це тип логістичної регресії, у якому змінна відповіді може належати лише до двох категорій.

Ось кілька прикладів:

Приклад 1: Драфт НБА

Припустімо, що фахівець зі спортивних даних хоче використати змінні прогнозу (1) очки, (2) підбирання та (3) результативні передачі, щоб передбачити ймовірність того, що даний баскетболіст коледжу буде задрафтований до НБА.

Оскільки для змінної відповіді є лише два можливі результати (письмовий або неписаний), фахівець із обробки даних використовуватиме модель біноміальної логістичної регресії.

Приклад 2: виявлення спаму

Припустімо, що компанія хоче використовувати змінні прогнозу (1) кількість слів і (2) країну походження, щоб передбачити ймовірність того, що даний електронний лист є спамом.

Оскільки існує лише два можливі результати (спам чи не спам) для змінної відповіді, компанія використає модель біноміальної логістичної регресії.

Тип № 2: Мультиноміальна логістична регресія

Моделі мультиноміальної логістичної регресії — це тип логістичної регресії, у якому змінна відповіді може належати до однієї з трьох або більше категорій і немає природного порядку між категоріями.

Ось кілька прикладів:

Приклад 1: Політичні переваги

Припустімо, що політолог хоче використати змінні прогнозу (1) річний дохід і (2) роки освіти, щоб передбачити ймовірність того, що особа проголосує за одного з чотирьох різних кандидатів у президенти.

Оскільки існує більше двох можливих результатів (є чотири потенційні кандидати) для змінної відповіді та немає природного порядку між результатами, політолог використає модель мультиноміальної логістичної регресії.

Приклад 2: Спортивні переваги

Припустімо, що спортивний аналітик хоче використати змінні-прогнози (1) години перегляду телевізора на тиждень і (2) вік, щоб передбачити ймовірність того, що людина вибере баскетбол, футбол або бейсбол своїм улюбленим видом спорту.

Оскільки існує більше двох можливих результатів (є три види спорту) для змінної відповіді, спортивний аналітик використовуватиме модель мультиноміальної логістичної регресії.

Тип #3: Порядкова логістична регресія

Моделі логістичної логістичної регресії — це тип логістичної регресії, у якому змінна відповіді може належати до однієї з трьох або більше категорій і між категоріями існує природний порядок.

Ось кілька прикладів:

Приклад 1: шкільні оцінки

Припустімо, консультант коледжу хоче використовувати змінні прогнозу (1) середній бал, (2) бал ACT і (3) бал SAT, щоб передбачити ймовірність того, що особа вступить до коледжу, який можна класифікувати як «поганий», «посередній» . », «добре» або «чудово».

Оскільки існує більше двох можливих результатів (є чотири класифікації якості школи) для змінної відповіді та існує природний порядок між результатами, шкільний консультант використає модель порядкової логістичної регресії.

Приклад 2: Рейтинги фільмів

Припустімо, що кінокритик хоче використати змінні предиктора (1) загальну тривалість і (2) жанр, щоб передбачити ймовірність того, що певний фільм отримає рейтинг від 1 до 10.

Оскільки існує більше двох можливих результатів (є 10 можливих оцінок) для змінної відповіді та існує природний порядок між результатами, кінокритик використає модель порядкової логістичної регресії.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках надано додаткові відомості про моделі логістичної регресії:

Вступ до логістичної регресії
6 гіпотез логістичної регресії
4 приклади використання логістичної регресії в реальному житті