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C＃でのロジスティック回帰を理解する

ロジスティック回帰は、二項回帰に使用される線形モデルです。これは、医学で使用され、顧客が製品を購入する傾向を予測するために使用されます。この目的のために予測変数を利用します。

ロジスティック回帰を使用すると、オッズ比や統計的仮説検定の形で結果を簡単に分析できます。

一般化線形モデルは、非線形リンク関数の入力を受け取りました。線形モデルの形式は次のとおりです-

z = c1x1 + c2x2 + … cnxn + i = ct x + i

ここで

c is the coefficient vector,
i is the intercept value
x is the observation vector

  1. Rubyでの挿入ソートを理解する

    注：これは、Rubyを使用したさまざまなソートアルゴリズムの実装を検討するシリーズのパート4です。パート1ではバブルソート、パート2では選択ソート、パート3ではマージソートについて説明しました。 データを並べ替えるためのさまざまな方法を引き続き検討するため、挿入並べ替えに目を向けます。挿入ソートが好きな理由はたくさんあります！まず、挿入ソートは安定です。 、これは、等しいキーを持つ要素の相対的な順序を変更しないことを意味します。 インプレースアルゴリズムでもあります 、は、並べ替えられた要素を格納するための新しい配列を作成しないことを意味します。最後に、挿入ソートは、すぐにわかるように、実

  2. SQLServerの実行計画を理解する

    実行計画をどのように読みますか？右から左へ、左から右へ、またはコストをチェックアウトすることによって？または、インデックススキャン、テーブルスキャン、ルックアップなどのオブジェクトについてはどうでしょうか。このブログでは、Microsoft®SQLServer実行計画の読み方について説明しています。 はじめに SQL Serverは通常、適切な計画を生成しますが、計画を検証して不十分な計画を修正するのに十分ではない場合もあります。 SQLServerで推定実行プランと実際のグラフィカル実行プランを取得できます。コマンドctrlM を使用して、これらのプランを生成します またはctrlL