小弟使用SPSS 的logistic regression 来区分 对於某物 感觉好与感觉差的两个等级 (用应变数代表) 我的自变数有三到四个变数 但是 sample数量为 ~ 感觉好有 45个 : 感觉不好 15个 两个的差异造成 logistic regression 之後 似乎因为sample数量差异大的关系 classify 结果全部都分到感觉好的类别，感觉不好的都miss classify到感觉好的去了 也就是 感觉好 classifiy correct percentage = 100% (45/45) 感觉不好 classifiy correct percentage = 0 % (0/15) 虽总分类准确度极高(都分到好的等级了) 但这样应该代表logistic regression equation 区分不开两种等级吧!!?? 请教问题 Q: logistic regression 会因为应变数sample 数量差异，导致学习效果不好的情形吗? 这种情形在统计里叫什麽呢 (要写论文用的) Q: 是不是该删减感觉好的sample 到15个左右 让应变数 sample 约 1:1 会比较好呢 因为我若改删减後 好：不好 = 15 : 15 samples 的情形 学习出来的 logistic regression equation 可以区分出两个等级，且miss classify 会比较均匀 分布在两个等级上 也就是 感觉好 classifiy correct percentage = 66% (10/15) 感觉不好 classifiy correct percentage = 60% (9/15) 这样是不是代表区分效果比较好? 此外 想问问 logistic regression 的效果除了看分类准确度，还能看什麽呢? --

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