如何评价SPSS建立的二分类logistic回归模型的好坏

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请问大家怎么样评价一个SPSS建立的二分类logistic模型的好坏呢（需要考虑哪些指标）？是不是需要同时考虑模型分类的准确性，也需要考虑自变量的显著性？谢谢赐教

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关键词：Logistic回归模型 logistic回归 logistic ogistic logisti 自变量 模型 如何

xiaoxiongxxj 发表于 2016-3-25 09:10
请问大家怎么样评价一个SPSS建立的二分类logistic模型的好坏呢（需要考虑哪些指标）？是不是需要同时考虑模 ...

如果自变量不显著应该剔除。剔除之后可能提高准确率。

另外，建议使用交叉验证误差来评判模型好坏。

如果SPSS里面没有交叉验证的选项，您可以只用一部分数据拟合，剩余的用来预测，看模型的准确率

草衣落荻 发表于 2016-3-25 09:14
如果自变量不显著应该剔除。剔除之后可能提高准确率。

另外，建议使用交叉验证误差来评判模型好坏。

你好，我的自变量最初的时候sig值都在0.7以上，但是这是模型的准确率很高都接近100%了。我剔除了部分不显著自变量后，自变量的sig值明显降低了，小于0.05，但是模型的准确率下降到85%左右了，是我模型建立错误了？还是我的数据不适合用二分类logistic回归建模？谢谢啊

草衣落荻 发表于 2016-3-25 09:14
如果自变量不显著应该剔除。剔除之后可能提高准确率。

另外，建议使用交叉验证误差来评判模型好坏。

哦，还有，我的数据用其他的模型可以得到不错的结果，我是为了验证我的数据是不是可以用二分类logistic建模，谢谢。

xiaoxiongxxj 发表于 2016-3-25 09:19
你好，我的自变量最初的时候sig值都在0.7以上，但是这是模型的准确率很高都接近100%了。我剔除了部分不显 ...

你的模型应该没有错。

关于如何评判模型好坏，这是我以前的一个回答：
我不知道您的准确率是如何计算的? 是回带误差(对训练集预测的误差)还是交叉验证误差(对测试集预测的误差)? 如果是后者的话, 您不能使用普通逻辑回归, 这个模型对您当前的案例和数据是不适用的, 建议使用其他模型. 如果是前者的话, 这个误差对模型的预测效果来说基本没有意义......因为前者很小的话, 可能出现过拟合现象. 就是说, 过拟合的模型对你当前的数据预测效果很好, 但是来一个新数据, 预测效果可能不高. 所以推荐使用后者作为准确率的指标.

所以，就算之前模型的准确率接近100%。但是来一个新的数据，可能预测并没有那么准确。反而，可能85%的模型预测更准确。

另外，如果不剔除变量的模型的交叉验证误差也很小，那么完全没有必要剔除不显著变量。

草衣落荻 发表于 2016-3-25 15:30
你的模型应该没有错。

关于如何评判模型好坏，这是我以前的一个回答：

恩，谢谢你的回答哈。我跟你说的准确率指的是训练样本的准确率哈。