Ich habe ein logistisches Regressionsmodell, das ich mit dem glmnet
Paket gemacht habe. Meine Antwortvariable wurde als ein Faktor kodiert, dessen Ebenen ich als "a" und "b" bezeichnen werde.glmnet: Woher weiß ich, welche Faktorstufe meiner Antwort in der logistischen Regression als 1 kodiert ist?
Die Mathematik der logistischen Regression bezeichnet eine der beiden Klassen als "0" und die andere als "1". Die Merkmalskoeffizienten eines logistischen Regressionsmodells sind entweder positiv, negativ oder null. Wenn ein Koeffizient des Merkmals "f" positiv ist, dann erhöht das Erhöhen des Wertes von "f" für eine Testbeobachtung x die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell x als von der Klasse "1" klassifiziert klassifiziert.
Meine Frage ist: Bei einem glmnet
Modell, wie Sie wissen, wie glmnet
Ihrer Daten Faktor Etiketten abgebildet { „a“, „b“}, um den Faktor Etiketten zugrundeliegenden Mathematik { ‚0‘, ‚1‘}? Weil Sie das wissen müssen, um die Koeffizienten des Modells richtig zu interpretieren.
Sie können dies manuell herausfinden, indem Sie mit der Ausgabe der Funktion predict
experimentieren, wenn diese auf Spielzeugbeobachtungen angewendet wird. Aber es wäre schön, wie glmnet
implizit dieses Mapping behandelt, um den Interpretationsprozess zu beschleunigen.
Vielen Dank!
Ich finde definitiv die Hilfe in glmnet nicht besonders klar. Danke für deine Antwort. – cmbarbu