Logistic regression
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NAIVE BAYES AND LOGISTIC REGRESSION
... this bias is appropriate given the actual data, Naive Bayes will be preferred. Otherwise, Logistic Regression will be preferred. • We can view function approximation learning algorithms as statistical esti- ...
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Arc Detection using Logistic Regression
... 상기 딥러닝 모델들은 계산 복잡도 때문에 단말기에 접 목하는 것이 어려운 실정이다. 따라서 단말기에 아크 검출 모듈을 넣기 위해서는 계산 복잡도가 낮은 기계학습 방법 을 이용한 고속 아크 검출이 필요함과 동시에, 아크 검출 성능도 만족스러워야 한다. 본 연구에서는 로지스틱 회기 (logistic regression)로 아크 검출을 하는 방법을 제안한다. ...
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Churn Prediction Model using Logistic Regression
... Keyword: Imbalanced Large-scale Data, Logistic Regression. 1. 서론 최근 금융 환경 위기 및 경기 불황으로 인하여 보험 계약이탈 및 신계약 감소현상이 나타나고 이에 대한 경쟁력 확보방안이 요구되고 있다. 시장의 움직임 또한 가격 및 상품 자유화, 진입 장벽 완화 등의 규제 완화 양상을 띄고 있으며 고객이 보험 회사의 ...
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Fine-Grain Weighted Logistic Regression Model
... 본 논문은 로지스틱 회귀의 세분화된 가중치 방법인 속성값 기반 로지스틱 회귀 (value weighted logistic regression : VWLR) 모델을 제안한다. 이 논문에서는 각 속성의 값에 각각 다른 가중치를 부여하는 로지스틱 회귀 방법의 새로운 패러다임을 제공한다. 점진적 하강 방법을 이용하여 본 연구에서 제안하는 최적의 속성값 가중치를 계산한다. ...
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Statistical notes for clinical researchers: logistic regression
... straight regression line ranging from minus infinity to infinity does not make sense for this ...ordinal regression the logistic regression can fit the probability more ...by logistic ...
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Generalization of Road Network using Logistic Regression
... In automatic map generalization, the formalization of cartographic principles is important. This study proposes and evaluates the selection method for road network generalization that analyzes existing maps using reverse ...
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Logistic Regression Method in Interval-Censored Data
... In this paper we propose a logistic regression method to estimate the survival function and the median survival time in interval-censored data. The proposed method is motivated by the data augmentation ...
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Semiparametric kernel logistic regression with longitudinal data
... Abstract Logistic regression is a well known binary classification method in the field of sta- tistical ...Mixed-effect regression models are widely used for the analysis of correlated data such as ...
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Model assessment with residual plot in logistic regression
... b η T u과 설명변수 W t, RCC각각에 대한 주변모형산점도이다. 모든 산점도에서 모형의 가정을 하지 않 는 경우와 모형의 가정을 하는 경우의 추정값과 상한, 하한을 나타내는 평활곡선들이 거의 일치하므로 모형이 적절하다고 할 수 있다. Table 4.1 Logistic Regression Summary with u = (W t, RCC) T ...
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Features Reduction using Logistic Regression for Spam Filtering
... Abstract Today, The much amount of spam that occupies the mail server and network storage occurs the lack of negative issues, such as overload, and for users to delete the spam should spend time, resources have a ...
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On Logistic Regression Analysis Using Propensity Score Matching
... 2 Logistic Regression the difference between before PSM and after PSM 값이 매칭 후 보다 높게 나오는 것으로 확인할 수 있으나, Hosmer와 Lemeshow에 의해 독립변수의 종속 변수에 대한 설명력을 자세히 파악하기 위해 값 대 신에, 매칭 전 Hosmer-Lemeshow p-value값이 ...
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Landslide Risk Assessment in Inje Using Logistic Regression Model
... :landslide, logistic regression, GIS, Inje-gun 초 록 우리나라는 국토의 70%가 산지로 이루어져 있고 연평균 강우량의 대부분이 6월과 9월 사이에 집중되어 산사 태로 인한 피해를 지속적으로 입어 왔으며, 최근 급변하는 기후에 따라 그 빈도가 점차 증가하고 ...
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Blur Detection through Multinomial Logistic Regression based Adaptive Threshold
... In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with an adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective ...
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Learning algorithms for big data logistic regression on RHIPE platform
... 빅데이터에서 로지스틱 회귀 (logistic regression)는 머신러닝 알고리즘 중 하나로 의료, 통신, 경제 학, 마케팅 등 다양한 분야에서 분류 및 예측을 위한 모형으로 폭넓게 사용되고 있다 (Hilbe, 2009). 빅데이터 분석에서 기존의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 유용한 정보를 추출하는 것은 거의 불가능 하다. 대부분의 빅데이터 머신러닝 알고리즘은 ...
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Geographically weighted kernel logistic regression for small area proportion estimation
... weighted logistic regression to incorporate the spatial information by assuming that the regression parameters vary spatially across ...kernel logistic regression for estimating small ...
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Logistic regression analysis of newspaper readers characteristics affecting regular subscription
... 이와 동시에 광고수입은 2009년 이후 2014년에서 2015년까지 거의 8% 감소한 가장 큰 감소를 기록했 다. 이러한 감소로 인해 신문사 직원들은 지난 20년간 39%가 줄어들게 되었다 (Mitchelle 등, 2016). 이처럼 구독률 하락과 매출액의 감소는 뉴스생산 조직 인력의 감소로 이어지고 있는데, 이는 정규직 인력의 해고, 신규 기자 인력 채용 중단 등 다양한 형태로 나타나고 ...
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Logistic Regression Type Small Area Estimations Based on Relative Error
... Keywords: Shrinkage estimator, mean squared error, logistic mixed model, logistic regression model. 1. Introduction Most sample surveys are designed to produce estimates for a whole geographical ...
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Computation of Criterion Rainfall for Urban Flood by Logistic Regression
... Key words : Urban flood, Rainfall criterion, Genetic algorithm, Logistic regression 초 록 기후변화와 다양한 강우 패턴에 의하여 도시 유역 별 침수발생 기준을 산정하기에 어려움이 있다. 이에 도시 유역의 상세 지형, 배수체계 그리고 다양한 강우 시나리오를 고려하여 침수해석을 실시 및 결과를 검토할 ...
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Development of a Seat Stains Quantification Method Based on Logistic Regression
... (Ordinal Logistic regression) 중 로짓 모형(logit model)을 사용하여 초기명도 L, 색차 ΔE, 시트색상, 시트특성(가 죽: 펀칭 유무, 천: 패턴유무 및 천 형태), 블랙시트 포함 유무를 고려하여 가죽 32개, 천 64개의 판별식 후보를 개 ...
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Exploring interaction using 3-D residual plots in logistic regression model
... 1 Department of Statistics, Sookmyung Women’s University Received 20 December 2013, revised 6 January 2014, accepted 12 January 2014 Abstract Under bivariate normal distribution assumptions, the interaction and quadratic ...
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