logistic回归不显著 如何调整

对于这个问题，我可以提供以下几个可能的解决方案：

1. 改变模型：尝试其他类型的模型，例如决策树或支持向量机等，以获得更好的结果。

2. 改变特征：可能需要重新考虑哪些特征对预测变量有更大的影响，并添加或删除一些特征。

3. 收集更多数据：有时候数据量不足可能会导致回归不显著，收集更多数据可以提高数据的稳定性。

以上是一些可能的解决方案，具体调整方法需要根据实际情况来确定。希望对你有所帮助。

相关问题

logistic回归分析显著性解读

在 logistic 回归分析中，我们使用显著性检验来确定自变量是否对因变量有显著影响。通常情况下，我们使用 p 值来衡量这种影响是否显著。如果 p 值小于等于显著性水平（通常为0.05），则我们会拒绝零假设，表明自变量对因变量有显著影响。

另外，我们还可以通过查看回归系数的符号和大小来解读自变量对因变量的影响。如果回归系数为正，则说明自变量与因变量正相关，如果为负，则说明自变量与因变量负相关。回归系数的大小代表了自变量对因变量的影响程度，即自变量每变化一个单位，因变量会相应变化多少单位。同时，我们还需要注意到回归系数的置信区间，这可以告诉我们回归系数的精确程度。

在 logistic 回归分析中，我们还可以使用似然比检验来比较不同模型的拟合优度，以确定哪些自变量对因变量的影响是显著的。似然比检验的原理是比较两个或多个模型的最大似然值，如果两个模型之间存在显著差异，则我们可以拒绝零假设，表明一个或多个自变量对因变量的影响是显著的。

logistic回归显著性

Logistic回归模型通常用于二分类问题，并且可以计算每个自变量的显著性。在Logistic回归中，每个自变量都有一个对应的系数，表示自变量对结果的影响。如果系数的p值小于0.05，就可以认为这个自变量对结果有显著影响。此外，可以使用似然比检验来比较两个模型的显著性，具体来说，就是比较一个包含某个自变量的模型和一个不包含该自变量的模型，如果两个模型的差异是显著的，那么就可以认为该自变量对结果有显著影响。