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摘要

Berk et al. (2009) have presented an approach that they have themselves developed: 'statistical learning by random forests' (SLRF) for forecasting rare events that are difficult to predict. However, they unfairly stigmatize logistic regression when used for this purpose. Their objection is that very few subjects are identified by logistic regression as more likely than not to be cases (posterior probability greater than 50%); and they imagine that nothing can be done to improve this.
机译:Berk等。 (2009)提出了一种他们自己开发的方法:“随机森林的统计学习”(SLRF),用于预测难以预测的稀有事件。但是,当用于此目的时,他们不公平地对逻辑回归进行了污名化。他们的反对意见是,通过逻辑回归分析确定的受试者极有可能比非案件更有可能(后验概率大于50%);他们认为无法采取任何措施来改善这一点。

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  • 来源
    《Journal of the Royal Statistical Society》 |2010年第1期|255-258|共4页
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  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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  • 入库时间 2022-08-18 02:29:22

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