Al usar tanto la regresión de probabilidad lineal como los modelos de regresión logística para n = 40, la siguiente tabla es el análisis del método de retención. Con base en la tabla, ¿cuál es el impacto de cambiar el ŷ a predicciones binarias? Observación Y ŷ (Modelo 1) ŷ (Modelo

Al comparar ŷ con y, la precisión del modelo es del 10

Resuelto Al usar tanto la regresión de probabilidad lineal

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Pregunta: Al usar tanto la regresión de probabilidad lineal como los modelos de regresión logística para n = 40, la siguiente tabla es el análisis del método de retención. Con base en la tabla, ¿cuál es el impacto de cambiar el ŷ a predicciones binarias? Observación Y ŷ (Modelo 1) ŷ (Modelo
Al usar tanto la regresión de probabilidad lineal como los modelos de regresión logística para n = 40, la siguiente tabla es el análisis del método de retención. Con base en la tabla, ¿cuál es el impacto de cambiar el ŷ a predicciones binarias?
Observación Y ŷ (Modelo 1) ŷ (Modelo 2)
18 1 1.0263 0.9907
19 0 0.1987 0.3032
: : : :
40 1 0.1509 0.1989
Exactitud 100 % 100 %
Opción multiple
No hay ningún resultado relevante que cambie ŷ a una variable binaria.
Al comparar ŷ con y , los resultados de validación no se pueden validar.
Al comparar ŷ con y , la precisión del modelo es del 100 %, pero puede cambiar con un conjunto de validación más grande.
Al comparar ŷ con y , la precisión del modelo es del 100 % y no cambiará en función de un conjunto de validación más grande.
Esta es la mejor manera de resolver el problema.
Solución
Al comparar ŷ con y, la precisión del modelo es del 10…
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