题目
Logistic回归应用条件不包括 ( )A.Logistic 与哑变量呈线性回归关系 ;B.各观察对象间相互独立 ;C.Logistic 与自变量呈线性关系 ;D.异常值;
回归应用条件不包括 ( )
A. 与哑变量呈线性回归关系 ;
B.各观察对象间相互独立 ;
C. 与自变量呈线性关系 ;
D.异常值;
题目解答
答案
回归是一种用于解决二分类问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。同时
回归模型分为三种类型,它们基于分类响应而定义。
所以首先根据定义明确回归模型的应用条件,包括:各观察对象间相互独立;
Logistic 与自变量呈线性关系;
异常值。对比选项,得出正确答案。
所以正确答案为。
解析
Logistic回归的应用条件主要涉及模型假设和数据要求。关键点包括:
- 自变量与logit(概率的对数几率)的线性关系,而非直接与概率(Logistic函数结果)线性相关;
- 观测独立性;
- 异常值处理。
本题需识别不符合上述条件的选项,核心在于区分“logit”与“概率”之间的关系。
选项分析
选项A
“Logistic与哑变量呈线性回归关系”
- 正确。Logistic回归要求自变量(含哑变量)与logit(而非概率)呈线性关系。哑变量需正确编码,确保模型假设成立。
选项B
“各观察对象间相互独立”
- 正确。观测独立是模型基本假设,若存在自相关,需使用其他方法(如混合模型)。
选项C
“Logistic与自变量呈线性关系”
- 错误。模型假设是自变量与logit线性相关,而logit与概率通过S型曲线(非线性)关联。因此自变量与概率(Logistic结果)是非线性关系,选项C描述错误。
选项D
“异常值”
- 正确。异常值可能影响模型拟合,需检查并处理。