sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "model logistične regresije".
Kliknite za poizvedbo
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Želeli smo sestaviti model logistične regresije s sedmimi pojasnjevalnimi spremenljivkami.
Število kombinacij je bilo dovolj nizko, da smo lahko zgradili model logistične regresije na vseh možnih kombinacijah na enaki učni množici.
Če primerjamo model logistične regresije in model odločitvenih dreves, ki sta najlažje interpretativna modela, vidimo, da so rezultati presenetljivo podobni.
Zatem predstavimo povezanost logističnega modela z obeti, osnovni model logistične regresije z eno samo neodvisno spremenljivko.
Za vsako kombinacijo kandidatov, na enaki učni množici, naučimo model logistične regresije.
Za vsako ciljno skupino posebej so uporabili model logistične regresije.
Za validacijo glavnega modela, razvitega v magistrskem delu, sem pripravil osnovni model logistične regresije na podlagi slovarja.
Za uporabo medsebojne korelacije med spremenljivkami je bila uporabljena univariantna analiza in nadalje model logistične regresije.
Za preverbo sorazmerne ogroženosti je bil za vsako obdobje posebej ocenjen model logistične regresije.
Za oceno relevantnosti razpoložljivih podatkov smo najprej uporabili model logistične regresije z različnimi kombinacijami vhodnih spremenljivk.
Za napovedovanje verjetnosti pojava določene dihotomne spremenljivke smo uporabili model logistične regresije.
Za modeliranje obnašanja strank bomo uporabili model logistične regresije, s katerim bomo iskali podobnosti v obnašanju.
Za model logistične regresije smo si iz vsakega para izbrali eno spremenljivko, izbrali smo kajenje in družinsko anamnezo.
Za model logistične regresije smo poskusili uporabiti osnovno podatkovno zbirko brez kakršnekoli obdelave podatkov.
Vzeli smo najbolj osnovni model logistične regresije, ki ima dva razreda in omogoča binarno klasifikacijo.
V praksi je vrednost xG največkrat ocenjena na podlagi regresijskih modelov, kjer je najbolj pogost model logistične regresije.
Tudi model logistične regresije, ki je sicer najpogosteje uporabljan model in zelo razširjen, se v mojem primeru ni izkazal kot dober.
To pomeni, da je model logistične regresije delno uspešnejši pri napovedovanju obarvanosti oči oziroma las za izbrani vzorec slovenske populacije.
Ta testira ničelno hipotezo, ki pravi: model logistične regresije dobro pojasnjuje podatke.
Statistično pomembne spremenljivke motenj hranjenja in požiranja smo nato vključili v multivariatni model logistične regresije.