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2016-03-25
请问大家怎么样评价一个SPSS建立的二分类logistic模型的好坏呢(需要考虑哪些指标)?是不是需要同时考虑模型分类的准确性,也需要考虑自变量的显著性?谢谢赐教
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2016-3-25 09:14:55
xiaoxiongxxj 发表于 2016-3-25 09:10
请问大家怎么样评价一个SPSS建立的二分类logistic模型的好坏呢(需要考虑哪些指标)?是不是需要同时考虑模 ...
如果自变量不显著应该剔除。剔除之后可能提高准确率。

另外,建议使用交叉验证误差来评判模型好坏。

如果SPSS里面没有交叉验证的选项,您可以只用一部分数据拟合,剩余的用来预测,看模型的准确率
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2016-3-25 09:19:41
草衣落荻 发表于 2016-3-25 09:14
如果自变量不显著应该剔除。剔除之后可能提高准确率。

另外,建议使用交叉验证误差来评判模型好坏。
你好,我的自变量最初的时候sig值都在0.7以上,但是这是模型的准确率很高都接近100%了。我剔除了部分不显著自变量后,自变量的sig值明显降低了,小于0.05,但是模型的准确率下降到85%左右了,是我模型建立错误了?还是我的数据不适合用二分类logistic回归建模?谢谢啊
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2016-3-25 09:21:30
草衣落荻 发表于 2016-3-25 09:14
如果自变量不显著应该剔除。剔除之后可能提高准确率。

另外,建议使用交叉验证误差来评判模型好坏。
哦,还有,我的数据用其他的模型可以得到不错的结果,我是为了验证我的数据是不是可以用二分类logistic建模,谢谢。
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2016-3-25 15:30:45
xiaoxiongxxj 发表于 2016-3-25 09:19
你好,我的自变量最初的时候sig值都在0.7以上,但是这是模型的准确率很高都接近100%了。我剔除了部分不显 ...
你的模型应该没有错。

关于如何评判模型好坏,这是我以前的一个回答:
我不知道您的准确率是如何计算的? 是回带误差(对训练集预测的误差)还是交叉验证误差(对测试集预测的误差)? 如果是后者的话, 您不能使用普通逻辑回归, 这个模型对您当前的案例和数据是不适用的, 建议使用其他模型. 如果是前者的话, 这个误差对模型的预测效果来说基本没有意义......因为前者很小的话, 可能出现过拟合现象. 就是说, 过拟合的模型对你当前的数据预测效果很好, 但是来一个新数据, 预测效果可能不高. 所以推荐使用后者作为准确率的指标.

所以,就算之前模型的准确率接近100%。但是来一个新的数据,可能预测并没有那么准确。反而,可能85%的模型预测更准确。

另外,如果不剔除变量的模型的交叉验证误差也很小,那么完全没有必要剔除不显著变量。
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2016-3-25 18:31:03
草衣落荻 发表于 2016-3-25 15:30
你的模型应该没有错。

关于如何评判模型好坏,这是我以前的一个回答:
恩,谢谢你的回答哈。我跟你说的准确率指的是训练样本的准确率哈。
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