LOGISTIC REGRESSION in Japanese translation

• ロジスティック回帰
• logistic regression
• logisticregressionロジスティック回帰

Examples of using Logistic regression in English and their translations into Japanese

Logistic regression was used to estimate the probability of manuscript and peer review submissions on weekends or holidays.
ロジスティック回帰分析を使用して、週末または休日に論文原稿と査読が提出される確率を推定した。

If it seems intuitive that a 3 parameters logistic regression would be suitable, the model suggested by Ratkowsky is more complex.
パラメータ・ロジスティック回帰が適していると直感的に思われる場合は、Ratkowskyによって提案されたモデルはより複雑です。

Logistic regression is useful to predict the presence or absence of a characteristic or outcome based on values of a set of predictor variables.
ロジスティック回帰は、一連の予測変数の値に基づいて特性または結果の有無を予測する必要がある場合に役立ちます。

Logistic regression was used to identify socioeconomic and health variables associated with change in dementia prevalence between 2000 and 2012.
ロジスティック回帰を用いて、2000年と2012年の認知症有病率の変化に関連する社会経済的および健康的変数を特定した。

Logistic regression modeling revealed an association between HIV RNA plasma concentration and African American race(P= 0.017).
ロジスティック回帰分析モデルにより、HIVRNA血漿濃度とアフリカ系アメリカ人種の間に有意に相関があることが明らかとなった（P=0.017）。

Where instead of having basically just one logistic regression output unit, we may instead have K of them.
単に一つのロジスティック回帰の出力ユニットしか無いのではなく、その代わりにK個のユニットがある訳だ。これがそのコスト関数となる。

We use logistic regression with L2 regularization. We fix the regularization parameter to 0.01.
ここでは予測モデルとして、L2正則化付きのロジスティック回帰を用います。

Example of Ordinal Logistic Regression The model fit in this example reduces the-LogLikelihood of 429.9 for the intercept-only model to 355.67 for the full model.
順序ロジスティック回帰の例この例のモデルでは、「(-1)*対数尤度」が切片だけのモデルの429.9から完全モデルの355.67まで減少しています。

Using multivariable logistic regression analysis the researchers compared the children's developmental, behavioural and cognitive scores against their mothers' seafood consumption in pregnancy.
多変量ロジスティック回帰分析を使用して、研究者は、妊娠中母親のシーフード摂取量たいして小児の発達、行動および認知のスコアを比較した。

Using logistic regression to analyze the data, results suggest that females who received the HPV shot were less likely to have ever been pregnant than women in the same age group who did not receive the shot.
ロジスティック回帰分析を使用してデータを分析した結果、HPVワクチンを受けた女性は、同じ年齢グループで接種を受けていない女性よりも妊娠した可能性が低いことを示唆しています。

Multiple logistic regression analyses were used to compare health-risk behaviours, preventive healthcare utilisation and mental health status according to diabetes diagnosis and awareness of the disease.
複数のロジスティック回帰分析を使用して、糖尿病の診断と疾患の認識に応じて、健康リスク行動、予防的医療利用、精神的健康状態を比較した。

I will explain the learning rate parameter later, but for now you can think of the learning rate as a value that controls how much change occurs in the logistic regression classifier model in each training iteration.
後ほど学習率パラメーターについて説明しますが、それまでは、学習率を、ロジスティック回帰分類モデルのトレーニングの各反復で発生する変化量を制御する値と考えてください。

Next, the demo creates a logistic regression binary classifier
次に、ロジスティック回帰バイナリ分類を作成し、maxEpochs変数(1,000)

Using MapReduce to Fit a Logistic Regression Model This example shows how to use mapreduce to carry out simple logistic regression using a single predictor.
MapReduceを使用するロジスティック回帰モデルの近似この例では、mapreduceを使用して、単一の予測子を使用して簡単なロジスティック回帰を実行する方法を示します。

The four parameters parallel lines logistic regression allows comparing the regression lines of two samples(typically a standard sample, and a sample that is currently being studied).
パラメータ平行線ロジスティックは、2つの標本（通常、標準標本と現在調べようとしている標本）の回帰線を比較することができます。

Cox regression and logistic regression were used to compare time to medication, time to reaching the treatment goal, and risk of diabetic complications and genetic associations.
Cox回帰およびロジスティック回帰を使用して、投薬時間、治療目標に達するまでの時間、および糖尿病合併症および遺伝的関連のリスクを比較した。

Logistic regression is a special case of a generalized linear model, and is more appropriate than a linear regression for these data, for two reasons.
ロジスティック回帰は一般化線形モデルの特殊なケースであり、以下の2つの理由から、これらのデータにとっては線形回帰よりも適切です。

The four or five-parameter parallel lines logistic regression allows comparing the regression lines of two samples(typically a standard sample, and a sample that is currently being studied).
パラメータ平行線ロジスティックは、2つの標本（通常、標準標本と現在調べようとしている標本）の回帰線を比較することができます。

Not all data can be modeled using logistic regression, but because it's one of the simplest classification techniques, logistic regression is a good place to start.
ロジスティック回帰を使用してすべてのデータをモデル化できるわけではありませんが、最もシンプルな分類手法の1つなので、手始めとして適しています。

Logistic regression is useful for situations in which you want to be able to predict the presence or absence of a characteristic or outcome based on values of a set of predictor variables.
ロジスティック回帰は、一連の予測変数の値に基づいて特性または結果の有無を予測する必要がある場合に役立ちます。