Почему логистическая регрессия считается хорошо калиброванной?

Нейро

На основе 5 источников

habr.com

Прогнозируем реальные вероятности / Хабр

scikit-learn.ru

1.16. Калибровка вероятности — scikit-learn 1.4.2 documentation

www.youtube.com

Лекция 24. Калибровка моделей. Логистическая регрессия и изотоническая регрессия при калибровке. - YouTube

ecologymodeling.github.io

Модели логистической регрессии

cyberleninka.ru

Сравнение методов калибровки скоринговой модели при прогнозировании логистической регрессией – тема научной статьи по математике читайте бесплатно текст научно-исследовательской работы в электронной библиотеке КиберЛенинка

Логистическая регрессия считается хорошо откалиброванной, потому что она воспроизводит предельные вероятности данных. 4
Это означает, что если суммировать предсказанные вероятности для всей тренировочной подвыборки, то полученное число будет равно количеству положительных результатов в обучающем наборе. 4 Это справедливо и для подмножеств данных, которые определяются переменными, включёнными в модель. 4
Кроме того, логистическая регрессия по умолчанию возвращает хорошо откалиброванные предсказания, так как имеет каноническую функцию связи для потерь (логит-связь для Log loss). 2

Найти в Поиске

Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.

Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Что такое Поиск с Нейро?