Data science

Binary Logistic Regression คืออะไรและใช้ในการวิเคราะห์อย่างไร?

คลิกเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้แต่ง Kartik Patel ในบทความนี้ เราจะพูดถึงวิธีการวิเคราะห์การจำแนกการถดถอยลอจิสติกส์แบบไบนารี และวิธีการนำไปใช้ในธุรกิจ การจำแนกการถดถอยโลจิสติกแบบไบนารีคืออะไร? การถดถอยโลจิสติกวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเป้าหมายตามหมวดหมู่กับตัวแปรอิสระอย่างน้อยหนึ่งตัว มีประโยชน์สำหรับสถานการณ์ที่ผลลัพธ์สำหรับตัวแปรเป้าหมายสามารถมีเพียงสองประเภทที่เป็นไปได้ (กล่าวคือ เป็นไบนารี) การจำแนกประเภทการถดถอยโลจิสติกแบบไบนารีใช้ตัวแปรทำนายอย่างน้อยหนึ่งตัวที่อาจต่อเนื่องหรือจัดหมวดหมู่เพื่อทำนายคลาสตัวแปรเป้าหมาย เทคนิคนี้ช่วยในการระบุปัจจัยสำคัญ (Xi) ที่ส่งผลต่อตัวแปรเป้าหมาย (Y) และลักษณะของความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละปัจจัยเหล่านี้กับตัวแปรตาม มาดูตัวอย่างการวิเคราะห์การถดถอยลอจิสติกส์แบบไบนารี ซึ่งเกี่ยวข้องกับโอกาสในการผิดนัดชำระหนี้ โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น อายุ สถานภาพการสมรส และรายได้ ค่า P สำหรับสถานภาพสมรส รายได้ และเงินกู้ที่มีอยู่คือ 0 05 ซึ่งหมายความว่าอายุไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการผิดนัดชำระหนี้ การจำแนกประเภทการถดถอยโลจิสติกแบบไบนารีใช้ในการวิเคราะห์อย่างไร ลองดูกรณีการใช้งานสองกรณีที่อาจใช้การจำแนกการถดถอยโลจิสติกแบบไบนารีและจะเป็นประโยชน์ต่อองค์กรอย่างไร ใช้กรณีที่ 1 ปัญหาทางธุรกิจ: เจ้าหน้าที่สินเชื่อธนาคารต้องการทำนายว่าผู้ขอสินเชื่อจะเป็นผู้ผิดนัดชำระหนี้ของธนาคารหรือไม่ผิดนัดตามคุณสมบัติ เช่น จำนวนเงินกู้ งวดรายเดือน อายุงาน จำนวนครั้งที่ผู้ยื่นคำขอผิดนัดชำระ รายได้ต่อปี อัตราส่วนหนี้สินต่อรายได้ ฯลฯ ในที่นี้ ตัวแปรเป้าหมายจะเป็น “สถานะผิดนัดในอดีต” และคลาสที่คาดการณ์จะรวมค่า “ใช่หรือไม่ใช่” ซึ่งแสดงถึงคลาส “มีแนวโน้มว่าจะผิดนัด/ไม่น่าจะผิดนัด” ตามลำดับ ผลประโยชน์ทางธุรกิจ: เมื่อกำหนดชั้นเรียนแล้ว ธนาคารจะมีชุดข้อมูลผู้ขอสินเชื่อโดยผู้สมัครแต่ละรายระบุว่า “มีแนวโน้ม/ไม่น่าจะผิดนัด” ตามฉลากเหล่านี้ ธนาคารสามารถตัดสินใจได้อย่างง่ายดายว่าจะให้เงินกู้แก่ผู้สมัครหรือไม่ และวงเงินสินเชื่อและอัตราดอกเบี้ยที่ผู้สมัครแต่ละรายมีสิทธิ์ได้รับตามจำนวนความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง ใช้กรณีที่ 2 ปัญหาทางธุรกิจ: แพทย์ต้องการทำนายความน่าจะเป็นของการรักษาผู้ป่วยรายใหม่ได้สำเร็จตามคุณลักษณะต่างๆ ของผู้ป่วย เช่น ความดันโลหิต ระดับฮีโมโกลบิน ระดับน้ำตาลในเลือด ชื่อยาที่จ่ายให้กับผู้ป่วย ชื่อของการรักษาที่มอบให้ผู้ป่วย ฯลฯ ในที่นี้ ตัวแปรเป้าหมายจะเป็น “สถานะการรักษาในอดีต” และประเภทที่คาดการณ์ไว้จะมีค่า “ใช่หรือไม่” หมายถึง “แนวโน้มที่จะรักษา/ไม่มีแนวโน้มที่จะรักษา” ตามลำดับ ผลประโยชน์ทางธุรกิจ: จากข้อมูลด้านสุขภาพของผู้ป่วยและการรักษาล่าสุดและยาที่เขา/เธอใช้ แพทย์สามารถคาดการณ์ความน่าจะเป็นของการรักษาและระบุการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นในการรักษาและคำแนะนำเกี่ยวกับยา Binary Logistic Regression มีประโยชน์ในการวิเคราะห์ปัจจัยหลายอย่างที่มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์เชิงลบ/บวก หรือการจำแนกประเภทอื่นๆ ที่มีผลลัพธ์ที่เป็นไปได้เพียงสองอย่างเท่านั้น

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button