- Логистическая регрессия предполагает, что мультиколлинеарность среди независимых переменных минимальна или отсутствует.
- Логистическая регрессия предполагает, что независимые переменные линейно связаны с логарифмом шансов.
- Логистическая регрессия обычно требует большого размера выборки для правильного прогнозирования.
- Логистическая регрессия, имеющая два класса, предполагает, что зависимая переменная является двоичной, а для упорядоченной логистической регрессии требуется, чтобы зависимая переменная была упорядочена, например Слишком мало, Примерно правильно, Слишком много.
- Логистическая регрессия предполагает, что наблюдения независимы друг от друга.
5 основных предположений для логистической регрессии
schedule
27.05.2024