Сборка: Stat;
Пространство имен: Prognoz.Platform.Interop.Stat;
Интерфейс ISmLogisticRegression предназначен для интеллектуального анализа данных методом «Логистическая регрессия».
ISmLogisticRegression
Метод применяется, если требуется предсказать вероятность наступления некоего события на основе ряда признаков. Например, если требуется предсказать наличие заболевания у пациента на основе пола и возраста. Анализ предназначен только для бинарных данных.
Объясняемый ряд должен быть массивом бинарных значений, характеризующих наличие или отсутствие признака. Если наблюдение имеет значение Double.Nan, то это значит, что наблюдение пропущено и нужно определить вероятность наличия рассматриваемого признака. Объясняемые ряды должны представлять собой категориальные данные.
Имя свойства | Краткое описание | |
Свойство ClassificationSummary возвращает сводные результаты классификации. | ||
Устарело. Используйте IDataMining.FilledDependent. | ||
ModelCoefficients | Свойство ModelCoefficients возвращает рассчитанные коэффициенты модели. | |
Свойство MaxIteration определяет максимальное число итераций, за которое необходимо получить решение. | ||
Свойство NumOfIter возвращает число итераций, за которое было получено решение. | ||
Probabilities | Свойство Probabilities возвращает ряд вероятностей прогноза логистической регрессии. | |
ProbFitted | Свойство ProbFitted возвращает ряд вероятностей для обучающих объектов. | |
Свойство RelevanceMeasure возвращает критерии качества бинарной классификации. | ||
Свойство ROCcurve возвращает параметры ROC-кривой. | ||
SummaryStatistics | Свойство SummaryStatistics возвращает рассчитанные статистические характеристики модели. | |
Свойство Threshold определяет пороговое значение вероятности для классификации. | ||
Свойство Tolerance определяет точность решения. |
Имя свойства | Краткое описание | |
Свойство Dependent возвращает объясняемый ряд. | ||
Устарело. Используйте IDataMining.Dependent. | ||
Свойство Explanatories возвращает коллекцию признаков для классификации. | ||
Свойство FilledDependent возвращает ряд с результатами расчета. |
Имя свойства | Краткое описание | |
CrossValidation | Свойство CrossValidation возвращает настройки кросс-валидации. | |
Свойство PerformanceScores возвращает результаты кросс-валидации. |
Имя свойства | Краткое описание | |
Свойство DisplayName возвращает внешнее наименование метода. | ||
Свойство ErrorByStatus возвращает сообщение об ошибке по ее номеру. | ||
Свойство Errors возвращает сообщение обо всех ошибках и предупреждениях. | ||
Свойство Name возвращает внутреннее наименование метода. | ||
Свойство PerformanceTime возвращает время выполнения метода. | ||
Свойство Status возвращает статус выполнения метода. | ||
Свойство SupportsR возвращает признак поддержки расчета статистического метода через пакет R. | ||
Свойство UseR определяет, будет ли расчет статистического метода производиться через пакет R. | ||
Свойство WarningByStatus возвращает текст предупреждения по его номеру. | ||
Свойство Warnings возвращает предупреждения, возникшие при расчёте метода. | ||
Свойство WarningsCount возвращает число предупреждений, возникших при расчёте метода. | ||
Свойство WarningsNumbers возвращает номера предупреждений, возникших при расчёте метода. |
Имя метода | Краткое описание | |
Метод ExecuteValidation выполняет кросс-валидацию. |
Имя метода | Краткое описание | |
Метод Clone клонирует объект статистического метода. | ||
Метод Execute осуществляет выполнение статистического метода. | ||
Метод LoadFromXML осуществляет загрузку настроек статистического метода из XML-кода. | ||
Метод SaveToXML осуществляет выгрузку настроек статистического метода в XML-код. |
См. также:
Интерфейсы сборки Stat | Логистическая регрессия | Заполнение по шаблону