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Combining logistic regression and neural networks to create predictive models.

机译:结合逻辑回归和神经网络来创建预测模型。

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摘要

Neural networks are being used widely in medicine and other areas to create predictive models from data. The statistical method that most closely parallels neural networks is logistic regression. This paper outlines some ways in which neural networks and logistic regression are similar, shows how a small modification of logistic regression can be used in the training of neural network models, and illustrates the use of this modification for variable selection and predictive model building with neural networks.
机译:神经网络被广泛用于医学和其他领域,以根据数据创建预测模型。与神经网络最接近的统计方法是逻辑回归。本文概述了神经网络和Logistic回归相似的一些方法,展示了如何在神经网络模型的训练中使用Logistic回归的少量修改,并说明了这种修改在使用神经网络进行变量选择和预测模型构建中的用途网络。

著录项

  • 期刊名称 AMIA Annual Symposium Proceedings
  • 作者

    K. A. Spackman;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 1992(456–459),-1
  • 年度 1992
  • 页码 456–459
  • 总页数 4
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 16:20:51

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