Hola a todos,
> table(calibrate$occ)
 0  1 85 90 

No creo que sea un problema de separación perfecta. Si es que he entendido bien lo de separación perfecta. Es decir una separación lineal simple de los datos... No es eso, la base de datos es compleja y es posible que tenga outliers. Al aplicar el modelo de regresión logística obtengo valores muy cercanos o iguales a uno para casi el 100% de los datos. Lo esperable, y lo que obtengo con Random Forest, es diferentes valores entre 0 y 1 con una distribución más o menos normal...
Gracias
Víctor
From: jorgeivanvelez@gmail.com
Date: Thu, 18 Apr 2013 00:57:39 +1000
Subject: Re: [R-es] regresión logística (glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred)
To: luxorvrg@hotmail.com
CC: r-help-es@r-project.org

Hola Victor,


Si "y" es tu variable respuesta, cual es el resultado de 


table(y)


?
Saludos,

Jorge.-





2013/4/17 Víctor Rodríguez Galiano <luxorvrg@hotmail.com>


Hola  a todos, Estoy intentando aplicar regresión logística (glm). Tengo un conjunto de variables explicativas y una variable respuesta (0 o 1). Resulta que al calcular el modelo de regresión obtengo el siguiente mensaje de error: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Al utilizar el modelo para predecir a partir de nuevos datos, en todos los casos se asigna un valor de 1. Cuando tendrían que ser valores decimales entre 0 y 1. No se si hay alguna forma de evitar esto... He leído un poco al respecto en: http://r.789695.n4.nabble.com/glm-fit-quot-fitted-probabilities-numerically-0-or-1-occurred-quot-td849242.HTML Aquí explican el porque se produce este efecto, pero me pregunto si existe alguna forma de evitarlo, o simplemente el problema está en mis datos y no puedo aplicar regresión logística en este caso. He probado con otro tipo de metodologías como Random Forest, y no tengo problema. Pero necesito comparar los resultados con los de regresión logística. ¿Alguna sugerencia?. Gracias y saludos Víctor



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