rapidminer 中的逻辑回归最大似然法
Logistic regression Maximum Likelihood in rapidminer
我想用这个结果在逻辑回归中获得最大似然（我真的不确定这是否是它的样子）：
我目前正在使用逻辑回归来分析国家成就考试（学生的成绩考试，NAT -GRADE-REMARKS Y 轴）和他们的学业成绩（在下面的例子中 ARTS-G12（12 年级）-Q1（季度 1），x 轴）。
我想知道学生通过国家成就测试或获得 VLM 或 LM 的最大可能性。对于我在上图中的示例，国家成就测试中的类别是 VLM（非常低的掌握），设置为 1，LM（低掌握）设置为 0。VLM 和 LM 是学生获得的唯一类别。
我想知道此图中的最大似然值，以便在 s 型函数中拟合类似 s 的线。我真的不知道如何解释下面的散点图。我需要缩小它吗？实在看不懂
关于散点图的解释：
显而易见（为清楚起见）：绿色是 VLM，蓝色是 LM
每个点表示在横轴上有 X 个给定年级的学生。
着色 最有可能定义 X。猜猜：颜色越深，分数相同的学生越多？
从这个图表来看，学生的成绩似乎与 VLM 或 VL 类别无关，因为这两个类别都有低分和高分。
我想用这个结果在逻辑回归中获得最大似然（我真的不确定这是否是它的样子）：
我目前正在使用逻辑回归来分析国家成就考试（学生的成绩考试，NAT -GRADE-REMARKS Y 轴）和他们的学业成绩（在下面的例子中 ARTS-G12（12 年级）-Q1（季度 1），x 轴）。
我想知道学生通过国家成就测试或获得 VLM 或 LM 的最大可能性。对于我在上图中的示例，国家成就测试中的类别是 VLM（非常低的掌握），设置为 1，LM（低掌握）设置为 0。VLM 和 LM 是学生获得的唯一类别。
我想知道此图中的最大似然值，以便在 s 型函数中拟合类似 s 的线。我真的不知道如何解释下面的散点图。我需要缩小它吗？实在看不懂
关于散点图的解释：
显而易见（为清楚起见）：绿色是 VLM，蓝色是 LM 每个点表示在横轴上有 X 个给定年级的学生。 着色 最有可能定义 X。猜猜：颜色越深，分数相同的学生越多？
从这个图表来看，学生的成绩似乎与 VLM 或 VL 类别无关，因为这两个类别都有低分和高分。