Logistic回归的检验方法有哪些?R中有比较完备的处理logit回归的包吗? 举报 理由 举报 取消 小白初入统计大门,问题有点多,求大神指教~——————— Logistic回归除了检验各系数的显著性(p 值),似然比检验外,还有哪些检验模型拟合优度的方法? 如果使用logit建立评级体系(分类)除了ROC曲线及c统计量(AUC)外,还有哪些指标和方法评价模型的质量? 最后R中是否有完备的包处理Logit回归呢? 2017年6月2日 5 条回复 1538 次浏览 Logistic,分析,回归,学习,数据,机器,统计学,编程语言
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我上一组图吧,我做的,发在我的微信公众号“医学统计分析精粹”上的。
当然,这组幻灯不是专门用来回答题主的问题的。但其中大多数包都可以用来实现logit回归,并且附带各种评价指标,大多都还是比较完备的。
用ROC来评价logit,这个不是很靠谱,ROC的用处不是这个。AUC倒是可以,但其核心是一致性。
首先仅仅是logistic的话,glm就够了,而且这个包里面支持了inference,diagnostic等。
考虑overdisperation用vgam
考虑模型选择可以glmnet
至于有的答主说的optim什么的,重申一遍,glm对指数分布族不是无脑的牛顿法,初值什么的也不是那么简单。
在 SAS Base 中,PROC LOGISTIC, GENMOD, PROBIT,CATMOD 都可以 estimate a binary logit model,PROC LOGISTIC 是首选。
在新的 SAS High Performance Computing 框架中,可以使用 PROC HPLOGISTIC,这个过程步支持大规模并行计算,并行读写数据。(测试中,基于10亿条数据的建模可以在5分钟内完成)
LOGISTIC provides two techniques for obtaining maximum likelhood estimates:
Fisher Scoring (the default value for LOGISTIC)
Newton-Raphson
HPLOGISTIC provides additional optimization techniques:
Conjugate-gradient
Double-dogleg
Newton-Raphson with line search
Nelder-Mead simplex
None
Newton Raphson with ridging (the default value for HPLOGISTIC
(TECHNIQUE=NRRIDG))
Dual quasi-Newton
Trust-region
SAS University Edition 可以免费下载 Free Statistical Software, SAS University Edition
今天看了视频以后,写了一篇读书笔记,请大家多多指教,哪里错了请指正。机器学习之Logistic回归(逻辑蒂斯回归) – HuangQinJian – 博客频道 – CSDN.NET
R里的话glm足够了吧。。