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Régression contre problèmes<end_of_turn>
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Variablen können entweder als quantitativ oder qualitativ (auch quantitativ) charakterisiert werden
qualitativ, bekannt als kategorisch). Quantitative Variablen nehmen numerische Werte an.
Beispiele hierfür sind das Alter, die Größe oder das Einkommen einer Person, der Wert eines Hauses und kategorische Angaben
und der Preis einer Aktie. Im Gegensatz dazu nehmen qualitative Variablen Werte in einer von K verschiedenen Klassen oder Kategorien an. Beispiele für qualitative Klassenvariablen sind das Geschlecht einer Person (männlich oder weiblich), die Marke des gekauften Produkts (Marke A, B oder C) und ob eine Person mit der Begleichung ihrer Schulden in Verzug gerät
(ja oder nein) oder eine Krebsdiagnose (Akute myeloische Leukämie, Akut
Lymphoblastische Leukämie oder keine Leukämie). Wir neigen dazu, uns auf Probleme zu beziehen
mit einer quantitativen Reaktion als Regressionsprobleme, während diese Regressionsprobleme beinhalten
Eine qualitative Antwort wird häufig als Klassifizierungsproblem bezeichnet. Einstufung
Allerdings ist die Unterscheidung nicht immer so klar. Die lineare Regression der kleinsten Quadrate (Kapitel 3) wird mit einer quantitativen Antwort verwendet, wohingegen die logistische
Regression (Kapitel 4) wird typischerweise mit einer qualitativen (Zwei-Klassen- oder
binäre) Antwort. Daher wird es häufig als Klassifizierungsmethode verwendet. Aber binär
Da es Klassenwahrscheinlichkeiten schätzt, kann es als Regression betrachtet werden
2.2 Bewertung der Modellgenauigkeit 29
Methode auch. Einige statistische Methoden, z. B. K-nächste Nachbarn
(Kapitel 2 und 4) und Boosting (Kapitel 8) können im Fall von verwendet werden
entweder quantitative oder qualitative Antworten.
Wir neigen dazu, statistische Lernmethoden auf der Grundlage dessen auszuwählen, ob
die Reaktion ist quantitativ oder qualitativ; Das heißt, wir könnten eine lineare Regression verwenden, wenn es sich um eine quantitative Regression handelt, und eine logistische Regression, wenn es qualitativ ist. Jedoch,
Ob die Prädiktoren qualitativ oder quantitativ sind, wird im Allgemeinen als weniger wichtig angesehen. Die meisten statistischen Lernmethoden werden in besprochen
Dieses Buch kann unabhängig von der Prädiktorvariablen angewendet werden<end_of_turn><eos>