ko'p hadli logistika regressiya modeli

PPTX 10 стр. 112,3 КБ Бесплатная загрузка

10 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 112,3 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 10

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 10

powerpoint presentation mullinominal logistik regressiya va modellarni sharhlash ( interpreting). farangiz shodiyarova 1. amaliy misollar va qo'llanmalar 2. modelni talqin qilish usullari 3. ko'p hadli logistika regressiya: kirish reja: modelning mosligi va baholash mezonlari modelning murakkabligini kamaytirish uchun, 10 ta mustaqil o'zgaruvchidan iborat regressiya modeli samarqand viloyati ma'lumotlarida, aic (akaike information criterion) va bic (bayesian information criterion) kabi mezonlar yordamida tanlanadi. xatolik matritsasi (confusion matrix) yordamida, andijon viloyatidan olingan 200 ta kuzatish bo'yicha, modelning haqiqiy va bashorat qilingan qiymatlarini taqqoslash orqali, tugri va noto'g'ri tasniflar soni aniqlanadi va modelning samaradorligi 90% dan yuqori bo'lishi maqsad qilinadi. ko'p hadli logistik regressiya modelini baholashda, 500 ta kuzatishdan iborat toshkent shahridagi ma'lumotlar to'plamida, aniqlik (accuracy) va f1-ball kabi mezonlar qo'llaniladi, bu esa modelning ishonchliligini baholashga yordam beradi. modelning matematik asoslari modelning matematik asoslari, ehtimolliklarni hisoblash uchun softmax funksiyasidan foydalanadi va bu funksiya har bir kategoriyaning ehtimolligini 0 dan 1 gacha bo'lgan qiymatlar oralig'ida …

2 / 10

lamlarini tahlil qilishda, ayniqsa, toshkentdagi turli xil mahsulotlarga bo‘lgan talabni bashorat qilishda juda samarali. ushbu model, 2 yoki undan ortiq kategoriyali bog‘liq o‘zgaruvchini bashorat qilish imkonini beradi; masalan, 10 ta turli xil rangdagi avtomobillarni sotib olish ehtimolini aniqlashda qo‘llanilishi mumkin. ko‘p hadli logistika regressiya modeli, 0.05 dan past bo‘lgan p-qiymati bilan, statistik jihatdan ahamiyatli natijalarni berishi va samarqanddagi tadqiqotlarda ishonchli natijalarni ta’minlashi mumkin. koeffitsiyentlarni talqin qilish koeffitsiyentlarning qiymati 1 birlikka o'zgarishda, masalan, toshkent shahridagi 3 ta turli mahsulot toifasini bashorat qilishda, ma'lum bir toifaning ehtimolligini qancha o'zgartirishini ko'rsatadi. koeffitsiyentlarning ishonch oralig'i (masalan, 95% ishonch oralig'i) andijon viloyatidagi 2 ta turli guruhdagi ma'lumotlarni tahlil qilishda, koeffitsiyentning haqiqiy qiymatini aniqlashda yordam beradi va uning ahamiyatini baholaydi. agar koeffitsiyent 0.5 ga teng bo'lsa, samarqand viloyatida o'tkazilgan tadqiqotda, mustaqil o'zgaruvchining 1 birlikka o'sishi bog'liq o'zgaruvchining ehtimolligini taxminan 1.65 ga oshiradi. amaliy misollar va ilovalar andijon viloyatidagi 10 ta turli xil paxta navlarining hosildorligini prognoz …

3 / 10

rativ jarayon orqali optimal parametrlar topiladi, masalan, toshkent shahridagi bank mijozlari ma'lumotlarida. l1 yoki l2 kabi penalizatsiya usullaridan foydalanish orqali, 50 ta o'zgaruvchili modelda parametrlarni qisqartirish va haddan tashqari moslashuvning oldini olish mumkin, bu esa modelning umumiylashtirish qobiliyatini yaxshilaydi, masalan, farg'ona vodiysidagi ma'lumotlar tahlilida. parametrlarning standart xatoliklarini hisoblash uchun fisher ma'lumot matritsasi yoki 250 ta takrorlashdan iborat bootstrap usuli qo'llanilishi mumkin, bu esa parametrlarning aniqlik darajasini baholashga yordam beradi, jumladan, samarqand viloyati bo'yicha tadqiqotlarda. modelning cheklovlari va kamchiliklari modelning aniqligi, 2000 ta kuzatish bilan o'qitilgan holda, taxminan 85% ga yetdi, biroq multikollinearity mavjud bo'lganda, xatoliklar ortadi va koeffitsiyentlarning talqini qiyinlashadi, masalan, toshkent va samarqand shaharlaridagi iqtisodiy ko'rsatkichlar o'xshash bo'lsa. multinomial logistik regressiya modeli ko'p sinfli tasniflash muammolarini, masalan, 3 ta turdagi gulni (iris) tasniflashni, 10 ta mintaqadan (o'zbekiston) biri uchun prognoz qilishni yaxshi hal qiladi, lekin katta hajmdagi ma'lumotlar uchun hisoblash vaqtini ko'paytirishi mumkin. modellashtirishda 10 ta mustaqil o'zgaruvchi ishlatilgan …

4 / 10

ko'p hadli logistika regressiya modeli - Page 4

5 / 10

ko'p hadli logistika regressiya modeli - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 10 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "ko'p hadli logistika regressiya modeli"

powerpoint presentation mullinominal logistik regressiya va modellarni sharhlash ( interpreting). farangiz shodiyarova 1. amaliy misollar va qo'llanmalar 2. modelni talqin qilish usullari 3. ko'p hadli logistika regressiya: kirish reja: modelning mosligi va baholash mezonlari modelning murakkabligini kamaytirish uchun, 10 ta mustaqil o'zgaruvchidan iborat regressiya modeli samarqand viloyati ma'lumotlarida, aic (akaike information criterion) va bic (bayesian information criterion) kabi mezonlar yordamida tanlanadi. xatolik matritsasi (confusion matrix) yordamida, andijon viloyatidan olingan 200 ta kuzatish bo'yicha, modelning haqiqiy va bashorat qilingan qiymatlarini taqqoslash orqali, tugri va noto'g'ri tasniflar soni aniqlanadi va modelning samaradorligi 90% dan yuqori bo'lishi maqsad qi...

Этот файл содержит 10 стр. в формате PPTX (112,3 КБ). Чтобы скачать "ko'p hadli logistika regressiya modeli", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: ko'p hadli logistika regressiya… PPTX 10 стр. Бесплатная загрузка Telegram