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比较logistic回归模型的统计模型度量？

在比较logistic回归模型的统计模型度量时，常用的指标包括以下几个：

混淆矩阵（Confusion Matrix）：用于衡量分类模型的预测准确性。混淆矩阵包括真阳性（True Positive, TP）、真阴性（True Negative, TN）、假阳性（False Positive, FP）和假阴性（False Negative, FN）四个指标。
准确率（Accuracy）：指分类模型正确预测的样本数占总样本数的比例。计算公式为：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。
精确率（Precision）：指分类模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例。计算公式为：精确率 = TP / (TP + FP)。
召回率（Recall）：指分类模型正确预测为正例的样本数占真实正例样本数的比例。计算公式为：召回率 = TP / (TP + FN)。
F1值（F1-Score）：综合考虑精确率和召回率的指标，是精确率和召回率的调和平均值。计算公式为：F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）：用于评估二分类模型的性能。ROC曲线以假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横轴，真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵轴，绘制出的曲线下的面积即为AUC（Area Under Curve），AUC值越大表示模型性能越好。
对数似然比检验（Log-Likelihood Ratio Test）：用于比较两个或多个logistic回归模型的拟合优度。对数似然比检验通过比较模型的对数似然函数值来判断模型的拟合程度，较大的对数似然函数值表示模型拟合效果较好。

以上是常用的比较logistic回归模型的统计模型度量指标。在实际应用中，根据具体问题和需求选择合适的指标进行评估和比较。

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数据分析:微信红包金额分配的秘密

本文首发于思考者iThink （微信ID：iThink_1），大数据经授权转载。如需转载，请与首发公众号联系授权事宜。

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