二元逻辑回归计算BIC
时间: 2023-10-27 08:21:42 浏览: 55
二元逻辑回归通过计算贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion, BIC)来评估模型的拟合程度。BIC是一个模型选择准则,它考虑了模型的复杂性和拟合优度。计算BIC的公式为 BIC = -2 * log(L) + k * log(n),其中L是模型的似然函数值,k是模型的参数数量,n是样本的数量。较小的BIC值表示模型的拟合优度更好。在二元逻辑回归中,参数数量k是预测变量的数量加上一个常数项,通常为1。因此,二元逻辑回归的BIC计算公式为 BIC = -2 * log(L) + log(n)。
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#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习记录例子篇————最简单的逻辑回归](https://blog.csdn.net/yunlong_G/article/details/108264078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [excel计算二元线性回归_快速掌握Logistic回归分析及应用](https://blog.csdn.net/weixin_39857480/article/details/109980988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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