Question

Vimos que são muitos os algoritmos de classificação usados na estatística ou na ciência dos dados. Vimos também que podem ser divididos entre classificadores determinísticos ou probabilísticos, em que, dentre estes últimos, se encontra o modelo de regressão logística. Relativamente a modelos de regressão logística, que são aqui o nosso foco, analise as afirmativas a seguir.

1 -Modelos de regressão logística são usados como modelos preditivos para casos em que a variável resposta é qualitativa, preferencialmente qualitativa dicotômica. As variáveis de entrada podem ser de qualquer tipo, quantitativas ou qualitativas.

2 - Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística simples, quando só há uma variável de entrada, também denominada de variável regressora, variável preditora ou variável independente.

3 - Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística múltipla, quando há mais do que uma variável de entrada, também denominadas de variáveis regressoras, variáveis preditoras ou variáveis independentes.

4 - Modelos de regressão logística são classificadores probabilísticos. Por exemplo, para dados sintomas de um certo paciente, um modelo de regressão logística, depois de adequadamente treinado, fará a predição da probabilidade deste paciente estar ou não infectado com o vírus HIV.


Está correto o que se afirma em:

Answer 1

Resposta:

I,II,III E IV

Explicação:

Answer 2

Em relação a modelos de regressão logística, as afirmativas verdadeiras são: I, II, III e IV.

Modelos de regressão logística são usados para prever a probabilidade de um determinado resultado. Eles são frequentemente usados em pesquisa médica e marketing.

Quais são as principais características dos modelos de regressão logística?

• O modelo de regressão logística é uma generalização do modelo de regressão dos mínimos quadrados ordinários. É uma abordagem para modelar a distribuição de probabilidade de um parâmetro ou classe de parâmetros, onde o parâmetro ou classe são contínuos e independentes;
• A aplicação mais comum é em algoritmos de aprendizado de máquina que são treinados em grandes quantidades de dados.

Qual é a diferença entre regressão logística e redes neurais?

• A regressão logística é um modelo estatístico que tenta prever o resultado de um evento com base em um conjunto de entradas;
• As redes neurais são algoritmos de inteligência artificial que tentam imitar a maneira como os humanos pensam e agem.

Entenda mais sobre o modelo de regressão logística em: https://brainly.com.br/tarefa/51025308