关于logit和probitmodel!

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

<P>有谁能给说说这两个模型该怎么评估啊? </P>
<P>需要看pesudo-r^2吗? 还是R^2? 还是什么?</P>
<P>怎么我做出的数据都很大啊? 但是预测却有很好. 预测"0" 是92%正确, "1"是100%.</P>
<P>请大侠赐教!</P>

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：probitmodel Probit model logit mode 模型 评估

Please visit our website http://web.cenet.org.cn/web/Occidental/ and you will find something helpful.

同温阿

楼上给出的连接打不开啊

楼上给出的连接打不开啊

Logit模型和Probit模型通常用于处理二元分类问题，即因变量只有两种可能的结果（如成功/失败、存活/死亡）。在评估这两个模型时，确实不能直接使用传统的R^2统计量，因为它是为线性回归设计的。但在Logit或Probit这类非线性模型中，可以采用伪R^2 (pseudo-R^2)来评价模型拟合度。

有几种常用的伪R^2计算方法：

1. **Cox & Snell R^2**：基于似然比检验。
2. **Nagelkerke R^2**：是Cox & Snell R^2的修正版，可以达到0到1之间。
3. **McFadden’s R^2**：是最常用的伪R^2之一，通过比较完全模型和仅包含截距项的空模型的对数似然值来计算。

然而，伪R^2往往较低，不像线性回归中的R^2可能接近1。它主要用于模型间的对比，而不是绝对拟合度的标准。

你提到预测效果非常好（"0"正确率为92%，"1"为100%），这是评估分类模型的另一种重要方法：**准确率、精确率、召回率和F1分数**等指标。特别是在分类不均衡的情况下，仅看整体准确率可能误导结果，因为模型可能会偏向预测多数类别。

- **混淆矩阵**可以清晰地显示分类结果，包括真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）和假阴性（FN）。
- **精确率 = TP / (TP + FP)** 表示被模型预测为正例中真正是正例的比例。
- **召回率 = TP / (TP + FN)** 衡量所有实际正例中有多少被正确地识别出来。

**F1分数**是精确率和召回率的调和平均，适用于评估分类器在不平衡数据集上的性能。在Logit和Probit模型中，这些指标往往比伪R^2更直观且直接反映预测效果。

最后，**ROC曲线和AUC（曲线下面积）**也是非常重要的评价标准。AUC值越接近1，表示模型的分类能力越好，可以区分正例与负例的能力越强。

总的来说，在评估Logit或Probit模型时，伪R^2、准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线都是重要指标，应综合考虑这些信息以全面评价模型性能。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用