Logistic Regression

MATLAB BKK
1 min readOct 23, 2024

--

MATLAB BKK CENTER

Logistic Regression สามารถลากเส้นผ่านทุกจุดของข้อมูลโดยมีค่าอยู่ระหว่าง 0–1(ซึ่งก็คือค่าความน่าจะเป็นที่0–100%) และ เราสามารถนิยามผลลัพธ์ของเราได้ด้วยค่า Threshold (เส้นในแนวนอน) ซึ่งถ้าหากเรากำหนดค่า Threshold ไว้ที่ 50% หรือ 0.5 นั่นก็หมายความว่า ถ้าหากค่าความน่าจะเป็นที่เราทำนายออกมาได้ อยู่เหนือเส้น Threshold หรือมีค่ามากกว่า 0.5 ผลการทำนายของเราก็จะออกมาเป็น “ต้องการพัก” หรือ 1 และถ้ามีค่าน้อยกว่า 0.5 ก็คือ “ไม่ต้องการพัก” หรือ 0 นั่นเอง

ควรใช้ในสถานการณ์แบบใด?

Logistic Regression ใช้ในสถานการณ์ที่ต้องการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (Independent Variables) ที่เป็นเชิงปริมาณหรือเชิงหมวดหมู่ กับตัวแปรตามที่เป็นเชิงหมวดหมู่ที่มีสองค่า เช่น:

การทำนายว่าลูกค้าจะซื้อผลิตภัณฑ์ของเราหรือไม่

การทำนายว่าผู้ป่วยจะมีอาการดีขึ้นหรือไม่ อาจจะสัมพันธ์กับการจ่ายยา ขึ้นกับปัจจัยที่เรากำหนดขึ้นมาพิจารณา

การทำนายว่าพนักงานจะลาออกหรือไม่

ตัวอย่างสมมติฐานการวิจัยที่ควรใช้ Logistic Regression

ตัวอย่างสมมติฐานที่ 1:

ศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ออนไลน์:

  • สมมติฐาน: ปัจจัยเช่นราคา ความพึงพอใจในการบริการ และคุณภาพของผลิตภัณฑ์ มีผลต่อการตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ออนไลน์ เพื่อทำนาย

ตัวอย่างสมมติฐานที่ 2:

ศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการเกิดโรคเบาหวานในผู้สูงอายุ:

  • สมมติฐาน: ปัจจัยเช่นน้ำหนัก อายุ ความดันโลหิต และค่าทางการแพทย์มีผลต่อการเกิดโรคเบาหวาน

ตัวอย่างสมมติฐานที่ 3:

ศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการลาออกของพนักงานในองค์กร:

  • สมมติฐาน: ปัจจัยเช่นความพึงพอใจในงาน ระดับเงินเดือน และสภาพแวดล้อมในการทำงาน อายุงาน มีผลต่อการลาออกของพนักงานในองค์กร

เราสามารถติดตามหรือหากมีความสนใจ สามารถลงทะเบียนได้ใน Course Data Science Roadmap ซึ่งอบรมออนไลน์ 8 สัปดาห์ เรียนว่าเจาะลึกพร้อมตัวอย่างการประยุกต์ใช้ สามารถติดต่อสอบถามไปทาง Admin Facebook Page :(20) Matlab bkk center | Facebook

สามารถติดตามเนื้อหาความรู้ต่างๆ โดยเฉพาะการใช้ประยุกต์ใช้กับโปรแกรม Matlab ได้ที่ Facebook Page :(20) Matlab bkk center | Facebook

#กำลังเปิดรับลงทะเบียน

Machine Learning for #Predictive #Maintenance Course

NEURAL NETWORK AND DEEP LEARNING COMPLETE COURSE :

ใครอยากเรียนรู้จากตัวอย่างการ Apply จาก #ProjectMachinelearning ต้องไม่พลาด

#Matlab Code ร่วมแชร์ความรู้ สาระผ่านกลุ่ม ->

(กลุ่ม Facebook Matlab Bkk AI & Data science & Other Classroom)>

https://web.facebook.com/groups/403881684322230/

#matlabbkk

#datascience

#MachineLearning

#รับเขียนโปรแกรมMatlab #ทุกApplication

#จัดอบรมMatlab

#DeepLearning

#matlab

Machine Learning

Data Science

Decision Tree

--

--

No responses yet