USING BOOTSTRAP TECHNIQUES FOR DATA CLASSIFICATION WITH LINEAR AND LOGISTIC REGRESSION
Keywords:
linear regression, logistic regression, bootstrap, machine learning, assessment of model quality, prediction, classification, program RAbstract
The paper focuses on exploring bootstrap techniques in data analysis through the application of linear and logistic regression methods, with implementation in R.
References
Майборода Р.Є. Методичні рекомендації по курсу: Регресійний аналіз та асимптотична статистика. Київ: КНУ, 2020. – 40 с.
Павлів Н. Р., Левицький О. В. Методи машинного навчання для задач класифікації у медицині: Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. Львів: ЛНУ, 2023. – 220–236 с.
R Core Team. An Introduction to R.– Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2023. – URL: https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf (Дата звернення: 18 трав. 2025.)
James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. – 2nd ed. – New York: Springer, 2021. – 431 p.
Bootstrapping in Statistics with R. URL: https://www.datacamp.com/tutorial/bootstrapping. (Дата звернення: 18 трав. 2025.)
Solomon D. Bootstrapping: The Basics. URL: https://drew-solomon.medium.com/bootstrapping-the-basics-4dbd7ca965f1 (Дата звернення: 18 трав. 2025.)
Saito T., Rehmsmeier M. The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLoS ONE. – 2015. – Vol. 10, № 3. URL:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8137228 (Дата звернення: 18 трав. 2025.)
