Business intelligence

Hồi quy logistic nhị phân là gì và nó được sử dụng như thế nào trong phân tích?

Nhấp để tìm hiểu thêm về tác giả Kartik Patel. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về phương pháp phân tích phân loại hồi quy logistic nhị phân và cách nó có thể được sử dụng trong kinh doanh. Phân loại hồi quy logistic nhị phân là gì? Hồi quy logistic đo lường mối quan hệ giữa biến mục tiêu phân loại và một hoặc nhiều biến độc lập. Nó hữu ích cho các tình huống trong đó kết quả cho một biến mục tiêu chỉ có thể có hai kiểu khả dĩ (nói cách khác, nó là nhị phân). Phân loại hồi quy logistic nhị phân sử dụng một hoặc nhiều biến dự báo có thể liên tục hoặc phân loại để dự đoán các lớp biến mục tiêu. Kỹ thuật này giúp xác định các yếu tố quan trọng (Xi) tác động đến biến mục tiêu (Y) và cả bản chất của mối quan hệ giữa từng yếu tố này với biến phụ thuộc. Hãy xem một ví dụ về phân tích hồi quy logistic nhị phân, liên quan đến khả năng vỡ nợ, dựa trên các yếu tố như tuổi tác, tình trạng hôn nhân và thu nhập. Giá trị P cho tình trạng hôn nhân, thu nhập và khoản vay hiện có bằng 0. 05, có nghĩa là tuổi tác không ảnh hưởng đáng kể đến khả năng vỡ nợ. Phân loại hồi quy logistic nhị phân được sử dụng như thế nào trong phân tích? Hãy xem xét hai trường hợp sử dụng mà Phân loại hồi quy logistic nhị phân có thể được áp dụng và nó sẽ hữu ích như thế nào đối với tổ chức. Trường hợp sử dụng Số 1 Vấn đề kinh doanh: Một nhân viên cho vay ngân hàng muốn dự đoán xem người nộp đơn xin vay sẽ là người trả nợ ngân hàng hay không trả nợ dựa trên các thuộc tính như số tiền cho vay, số tiền trả góp hàng tháng, thời hạn làm việc, số lần người nộp đơn đã quá hạn, thu nhập hàng năm, tỷ lệ nợ trên thu nhập, v.v. Ở đây, biến mục tiêu sẽ là “trạng thái mặc định trong quá khứ” và lớp dự đoán sẽ bao gồm các giá trị “có hoặc không” đại diện cho lớp “có khả năng vỡ nợ / không có khả năng vỡ nợ” tương ứng. Lợi ích Kinh doanh: Sau khi các lớp học được chỉ định, ngân hàng sẽ có bộ dữ liệu về người đăng ký khoản vay với mỗi người nộp đơn được gắn nhãn là “có khả năng / không có khả năng vỡ nợ”. Dựa trên các nhãn này, ngân hàng có thể dễ dàng đưa ra quyết định có cho người nộp đơn vay hay không và giới hạn tín dụng cũng như lãi suất mà mỗi người nộp đơn có thể được hưởng dựa trên mức độ rủi ro liên quan. Tình huống sử dụng số 2 Vấn đề kinh doanh: Một bác sĩ muốn dự đoán khả năng điều trị thành công tình trạng bệnh nhân mới dựa trên các thuộc tính khác nhau của bệnh nhân như huyết áp, nồng độ hemoglobin, lượng đường trong máu, tên loại thuốc được cung cấp cho bệnh nhân, tên các phương pháp điều trị được cung cấp cho bệnh nhân, v.v. Ở đây, biến đích sẽ là “tình trạng chữa khỏi trong quá khứ” và lớp dự đoán sẽ chứa các giá trị “có hoặc không”, có nghĩa là “dễ chữa khỏi / không có khả năng chữa khỏi” tương ứng. Lợi ích kinh doanh: Với hồ sơ sức khỏe của bệnh nhân và các phương pháp điều trị và thuốc gần đây mà họ đã sử dụng, bác sĩ có thể dự đoán xác suất khỏi bệnh và xác định những thay đổi cần thiết đối với việc điều trị và các khuyến nghị về thuốc. Hồi quy logistic nhị phân rất hữu ích trong việc phân tích nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết quả tiêu cực / tích cực hoặc bất kỳ phân loại nào khác khi chỉ có hai kết quả có thể xảy ra.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button