회귀분석 유형

 

 

회귀분석 유형

유형	설명
선형회귀 Level 1	·         목적변수(class)가 숫자형인 경우 ·         x와 y는 숫자형 ·         cpu.arff
선형회귀 Level 2	·         2개의 라벨만 보유한 명목 목적변수(class)인 경우 ·         y의 데이터 값은 2가지로만 분류되는 명목형 데이터 (양성/음성) ·         명목형 y 의 데이터 값들을 이진숫자형으로 변환 (0/1) 해서 회귀분석을 수행합니다. ·         NominalToBinary 필터 옵션 사용 (WEKA) ·         diabetes.arff
선형회귀 Level 3	·         3개 라벨이상 보유한 명목 목적변수(class)인 경우 ·         y 데이터값이 3가지이상으로 분류되어집니다. ·         명목형 y 의 데이터 값들을 숫자형으로 변환해서 회귀분석을 수행합니다. ·         Multi-class problem (다중 선형회귀 분석) ·         라벨개수만큼 생성된 회귀식별 최고 상관계수 식을 채택하게 됩니다. ·         MakeIndicator 필터 옵션 사용 (WEKA) ·         iris.arff
로지스틱 회귀분석	·         로짓변환으로 y=Ax+B 를 y=exp (Cx+d) 로 변형 ·         지수함수(exp)를 사용하므로 명목목적변수의 분류/예측용으로 사용합니다. (변환없이 사용) ·         로짓 변환 (logit transform) 을 통해 직접 확률을 예측하는 강력한 분류이다. ·         참과 거짓 중에 하나를 내놓는 둘 중 하나만 선택하는 회귀분석 ·         diabetes.arff