Сборка: Stat;
Пространство имен: Prognoz.Platform.Interop.Stat;
Класс SmLogisticRegression предназначен для интеллектуального анализа данных методом «Логистическая регрессия».
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.
Класс для получения аналога класса SmLogisticRegression:
Отсутствует;
Класс для получения аналога объекта класса SmLogisticRegression:
SmLogisticRegressionClass;
| 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: