小弟使用SPSS 的logistic regression 來區分 對於某物 感覺好與感覺差的兩個等級 (用應變數代表) 我的自變數有三到四個變數 但是 sample數量為 ~ 感覺好有 45個 : 感覺不好 15個 兩個的差異造成 logistic regression 之後 似乎因為sample數量差異大的關係 classify 結果全部都分到感覺好的類別，感覺不好的都miss classify到感覺好的去了 也就是 感覺好 classifiy correct percentage = 100% (45/45) 感覺不好 classifiy correct percentage = 0 % (0/15) 雖總分類準確度極高(都分到好的等級了) 但這樣應該代表logistic regression equation 區分不開兩種等級吧!!?? 請教問題 Q: logistic regression 會因為應變數sample 數量差異，導致學習效果不好的情形嗎? 這種情形在統計裡叫什麼呢 (要寫論文用的) Q: 是不是該刪減感覺好的sample 到15個左右 讓應變數 sample 約 1:1 會比較好呢 因為我若改刪減後 好：不好 = 15 : 15 samples 的情形 學習出來的 logistic regression equation 可以區分出兩個等級，且miss classify 會比較均勻 分布在兩個等級上 也就是 感覺好 classifiy correct percentage = 66% (10/15) 感覺不好 classifiy correct percentage = 60% (9/15) 這樣是不是代表區分效果比較好? 此外 想問問 logistic regression 的效果除了看分類準確度，還能看什麼呢? --

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