逻辑回归0和1样本量相差悬殊怎么办

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做二元逻辑回归模型的时候
如果样本量应变量0和1很不对称
比如0有300来个，1有3000来个
会不会影响预测的结果

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关键词：逻辑回归 怎么办 样本量 二元逻辑回归 逻辑回归模型 模型 影响

如果发生或不发生的概率极小应用泊松回归(poisson regression), 不过你的300:3000=1:10还好一般logistic regeression 就行了

感谢ls的，但我试过，如果复制样本量少的数据，将0的数据增大
会影响分析结果

这个怎么办，要不要增大样本0的数据
因为我发现增大样本量后的结果比较符合我们对业务的分析，比较贴近实际

比如做客户流失预警，正样本的数量过低的话，可以适当的减少负样本的数量。
还可以分别以1：5—1:10之间进行尝试！

复制0样本的数据？这个不能做的，这相当于自己造数据改变样本，即使造的数据来自于与样本中的一部分，也是你有选择性的操作 3# satellite111

复制0样本的数据不行的话？

那么上面提的减少1样本的方法不知可行否
要不模拟0样本的数据？

satellite111 发表于 2011-1-26 16:08
做二元逻辑回归模型的时候
如果样本量应变量0和1很不对称
比如0有300来个，1有3000来个
会不会影响预测的结果

No. You don't need worry about it with odd-ratio  1/10.

bobguy 发表于 2011-2-3 05:10
No. You don't need worry about it with odd-ratio  1/10.

大佬请问一下~这个有文献支撑吗？求文献

商业应用中 要做样本调和的，主要目的是增大正响应记录的比重

1%的比率你还担心什么，0.1%才需要担心。
若样本率过小有几种简单方法
1. 减小非目标样本：按时间分布，等比例随机剔除非目标样本。
2. 增加目标样本：给坏样本增加权重。
3.扩大目标样本的定义范围
复杂一点可以做AGB/KGB扩展样本容量，还有其他更复杂的算法我就不献丑了。