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2016-03-30
向大家请教一个问题:如果用回归分析不能处理的数据,是否神经网络仍可以处理呢?因为我在做分类的时候,我用logistic回归模型的准确性可以,但是自变量总是通不过检验(我认为是因为我的自变量数据不服从正太分布的原因造成的),但是我用神经网络却可以得到比较好的分类结果,请问大家我的结果是否矛盾?谢谢
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2016-3-30 19:17:24
首先,logistic回归不要求自变量服从正态分布。
logistic回归和神经网络都可以做分类预测,至于那个精度高一些,要看具体情况吧,当然神经网络的拓扑结构非常多,一种或几种预测不高,也不能说神经网络的预测精度不高。
而如果神经网络预测精度高更是正常的啊,你还可以用其他的预测方法,比如二次判别等等,多试试
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2016-3-30 19:38:57
oliyiyi 发表于 2016-3-30 19:17
首先,logistic回归不要求自变量服从正态分布。
logistic回归和神经网络都可以做分类预测,至于那个精度高 ...
您好,那你能帮我分析一下为什么我在用logistic回归时,自变量总是通不过检验的可能原因吗?我从其他网友的帖子看到他们认为的原因可能有一下几种:1)方程没有意义;2)二分类logistic回归一般要求连续自变量是正太分布的;3)样本数量太少。不知大家的解释是否正确?(按照您的回答,第二条不是原因)非常感谢
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2016-3-30 21:19:26
举例,什么检验?
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2016-3-30 22:32:24
oliyiyi 发表于 2016-3-30 21:19
举例,什么检验?
哦,我自变量的显著性水平特别低,p值大于0.05,有的已经接近1了
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2016-3-30 22:54:29
这只能说明这个自变量无法解释因变量啊
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