神经网络与回归分析

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向大家请教一个问题：如果用回归分析不能处理的数据，是否神经网络仍可以处理呢？因为我在做分类的时候，我用logistic回归模型的准确性可以，但是自变量总是通不过检验（我认为是因为我的自变量数据不服从正太分布的原因造成的），但是我用神经网络却可以得到比较好的分类结果，请问大家我的结果是否矛盾？谢谢

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关键词：神经网络 回归分析 神经网 Logistic回归模型 logistic回归 回归分析 网络

首先，logistic回归不要求自变量服从正态分布。
logistic回归和神经网络都可以做分类预测，至于那个精度高一些，要看具体情况吧，当然神经网络的拓扑结构非常多，一种或几种预测不高，也不能说神经网络的预测精度不高。
而如果神经网络预测精度高更是正常的啊，你还可以用其他的预测方法，比如二次判别等等，多试试

oliyiyi 发表于 2016-3-30 19:17
首先，logistic回归不要求自变量服从正态分布。
logistic回归和神经网络都可以做分类预测，至于那个精度高 ...

您好，那你能帮我分析一下为什么我在用logistic回归时，自变量总是通不过检验的可能原因吗？我从其他网友的帖子看到他们认为的原因可能有一下几种：1）方程没有意义；2）二分类logistic回归一般要求连续自变量是正太分布的；3）样本数量太少。不知大家的解释是否正确？（按照您的回答，第二条不是原因）非常感谢

举例，什么检验？

oliyiyi 发表于 2016-3-30 21:19
举例，什么检验？

哦，我自变量的显著性水平特别低，p值大于0.05，有的已经接近1了

这只能说明这个自变量无法解释因变量啊

oliyiyi 发表于 2016-3-30 22:54
这只能说明这个自变量无法解释因变量啊

这是否与我可以用神经网络对样本进行分类相矛盾，不好意思，我才接触这方面的内容，谢谢您

xiaoxiongxxj 发表于 2016-3-30 23:09
这是否与我可以用神经网络对样本进行分类相矛盾，不好意思，我才接触这方面的内容，谢谢您

我觉得不可以认为是矛盾的，毕竟这两者截然不同

oliyiyi 发表于 2016-3-30 23:18
我觉得不可以认为是矛盾的，毕竟这两者截然不同

恩，谢谢。非常感谢您的耐心回答

你的自变量是多个的话也有可能是自变量之间有多重共线性吧。
据我的理解，逻辑回归是统计模型，神经网络是人工智能算法，两者的原理不一样，前者是参数建模，需要符合一定假设，后者是利用计算机多次迭代得到优化结果，得到的可能是局部最优