« Cote logarithmique » : différence entre les versions
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Pour les '''[[Modèle linéaire généralisé | modèles linéaires]]''', l'intersection est la valeur du prédicteur linéaire lorsque toutes les covariables sont nulles. En '''[[régression linéaire]]''', cela équivaut à l'ordonnée à l'origine de la droite de meilleur ajustement. Dans la '''[[régression logistique]]''', il s'agit de la cote logarithmique du groupe de référence. Supposons que nous n'ayons pas ajouté de terme d'interception pour la régression. | Pour les '''[[Modèle linéaire généralisé | modèles linéaires]]''', l'intersection est la valeur du prédicteur linéaire lorsque toutes les covariables sont nulles. En '''[[régression linéaire]]''', cela équivaut à l'ordonnée à l'origine de la droite de meilleur ajustement. Dans la '''[[régression logistique]]''', il s'agit de la cote logarithmique du groupe de référence. Supposons que nous n'ayons pas ajouté de terme d'interception pour la régression. | ||
En somme, nous ajoutons le biais pour améliorer l'interprétabilité et ajouter de la flexibilité au modèle. | En somme, nous ajoutons le biais pour améliorer l'interprétabilité et ajouter de la flexibilité au modèle. | ||
Version du 21 janvier 2021 à 07:59
en construction
Définition
Pour les modèles linéaires, l'intersection est la valeur du prédicteur linéaire lorsque toutes les covariables sont nulles. En régression linéaire, cela équivaut à l'ordonnée à l'origine de la droite de meilleur ajustement. Dans la régression logistique, il s'agit de la cote logarithmique du groupe de référence. Supposons que nous n'ayons pas ajouté de terme d'interception pour la régression. En somme, nous ajoutons le biais pour améliorer l'interprétabilité et ajouter de la flexibilité au modèle.
Français
Ordonnée à l'origine
Intersection
Anglais
Intercept
Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
