首页logistic模型的估计方法为: A:Ordinary least squares B:Ordinary least squares C:Poisson distribution D:Maximum likelihood estimation

logistic模型的估计方法为: A:Ordinary least squares B:Ordinary least squares C:Poisson distribution D:Maximum likelihood estimation

时间: 2023-12-20 08:08:00 浏览: 63

基于Python实现 HR 分析（逻辑回归和基于树的机器学习）【500010104】

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基于Python实现 HR 分析（逻辑回归和基于树的机器学习） 1、数据探索（初始EDA和数据清理）：收集数据的基本信息、重命名列、检查缺失值、检查重复、检查离群值； 2、数据可视化：根据项目比较留下来的员工和离开的员工、平均每月工作时间和满意度、根据任期比较留下来的员工和离开的员工、月平均工作时间和上次评估、平均月工作时间和最近5年的晋升之间的关系、根据部门比较留下来的员工和离开的员工、项目数、月工作时间、考核分数三者关系； 3、建立Logistic回归模型：数据集的热图、各部门离职和留职员工的数量； 4、建立基于树的模型：数据处理、决策树-1至2轮、随机森林-1至2轮、特性、混淆矩阵、决策树分裂、决策树特征重要性、随机森林特征重要性；

选项 D: Maximum likelihood estimation 是 logistic 模型的估计方法。 Logistic 回归是一种二分类模型，它使用 logistic 函数来表示一个事件的概率。这个函数的参数通常使用最大似然估计法来确定。最大似然估计法是一种常见的统计学方法，用于估计给定模型下观测数据的参数值。在 logistic 回归中，最大似然估计法用于最大化观测数据的似然函数，从而确定模型的参数。因此，选项 D: Maximum likelihood estimation 是 logistic 模型的估计方法。选项 A 和 B （Ordinary least squares）和选项 C （Poisson distribution）通常用于线性回归和泊松回归等其他类型的模型。

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