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社区首页 >问答首页 >如何在R中找到logistic回归模型的brier分数？

问如何在R中找到logistic回归模型的brier分数？
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Stack Overflow用户

提问于 2014-08-05 21:56:48

回答 2查看 7.1K关注 0票数 1

我创建了一个Logistic回归模型，并用它来预测出席率：

LogModel <- glm(formula = Attended ~ City + Duration, 
                family = binomial(logit), data = MyData)
prediction <- predict(LogModel, MyData, type = "response")

为了获得brier分数，我应该在brierscore()函数中使用哪些参数？

logistic-regression

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2016-11-27 02:53:21

请注意，对于glm拟合，fit$residuals将返回working残差，而不是预测的概率。预测的概率可以使用residuals(fit,type='response')获得。有关glm拟合的残差类型的帖子，请参阅here和here。

以下是使用mtcars数据集计算Brier分数的示例：

fit <- glm(am~hp+wt,data=mtcars,family='binomial')
pred.prob <- predict(fit,type='response')
brierScore <- mean((pred.prob-mtcars$am)^2)
# 0.04659236

下面是another post关于如何计算Brier分数的说明。

票数 4

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Stack Overflow用户

发布于 2014-08-06 05:00:12

Brier分数实际上是残差平方的平均值。残差存储在每个glm模型输出中。所以你可以用手来做：

# Create some data (from ?profile.glm)
ldose <- rep(0:5, 2)
numdead <- c(1, 4, 9, 13, 18, 20, 0, 2, 6, 10, 12, 16)
sex <- factor(rep(c("M", "F"), c(6, 6)))
SF <- cbind(numdead, numalive = 20 - numdead)
# Run a model
budworm.lg0 <- glm(SF ~ sex + ldose - 1, family = binomial)
# Brier score
mean(budworm.lg0$residuals^2)

票数 2

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/25149023

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