régression logistique
Sign in to saveAlso known as logit regression, logistic model, logit model, logistic regression, logistic models
modèle statistique
Research
364,581 papers- [Overview of logistic regression model analysis and application].Zhonghua yu fang yi xue za zhi [Chinese journal of preventive medicine] · 2019
- Logistic regression: a brief primer.Academic emergency medicine : official journal of the Society for Academic Emergency Medicine · 2011
- A systematic review shows no performance benefit of machine learning over logistic regression for clinical prediction models.Journal of clinical epidemiology · 2019
- A logistic regression model for prediction of glioma grading based on radiomics.Zhong nan da xue xue bao. Yi xue ban = Journal of Central South University. Medical sciences · 2021
- Alternatives for logistic regression in cross-sectional studies: an empirical comparison of models that directly estimate the prevalence ratio.BMC medical research methodology · 2003
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En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé. Elle est largement utilisée en apprentissage automatique.
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