Comments 2
Спасибо за статью.
Интересно было бы почитать про многоклассовый логит.
Стоило упомянуть (поправьте, пожалуйста, если я ошибаюсь), что оценки максимального правдоподобия логита не существует в случае идеальной линейной разделимости исходных данных на классы (ситуация которая приведена в качестве примера в статье).
Интересно было бы почитать про многоклассовый логит.
Стоило упомянуть (поправьте, пожалуйста, если я ошибаюсь), что оценки максимального правдоподобия логита не существует в случае идеальной линейной разделимости исходных данных на классы (ситуация которая приведена в качестве примера в статье).
Вы, очевидно, имеете ввиду мультиномиальную регрессию. Её можно построить, например, с помощью n-1 (n — число классов) независимых логистических регрессий, выбрав один класс в качестве базового (допустим первый). То есть, найти коэффициенты (беты) логарифма отношения вероятности того, что объект принадлежит в второму, третьему, ..., n-1 классу к вероятности того, что объект принадлежит первому. Получится n-1 комплект коэффициентов.
Sign up to leave a comment.
Как легко понять логистическую регрессию