Options de convergence de la régression logistique

Vous pouvez définir les paramètres de convergence pour l'estimation du modèle de régression logistique.

Nombre maximal d'itérations. Indiquez le nombre maximal d'itérations à utiliser pour l'évaluation du modèle.

Découpage maximal d'étape en deux. Cette technique de régression logistique permet de traiter les complexités du processus d'estimation. Dans des circonstances normales, il est conseillé d'utiliser le paramètre par défaut.

Convergence du log de vraisemblance. Les itérations sont interrompues lorsque la modification relative du log de vraisemblance est inférieure à la valeur indiquée. Le critère n'est pas utilisé si la valeur est 0.

Convergence des paramètres. Les itérations sont interrompues lorsque la modification absolue ou relative des estimations des paramètres est inférieure à la valeur indiquée. Le critère n'est pas utilisé si la valeur est 0.

Delta (modèles multinomiaux uniquement). Spécifiez une valeur comprise entre 0 et 1 qui sera ajoutée à chacune des cellules vides (combinaison des valeurs des champs d'entrée et de sortie). L'algorithme d'estimation peut ainsi traiter des données dans lesquelles un grand nombre de combinaisons de valeurs de champ sont possibles (lorsqu'il existe un grand nombre d'enregistrements). La valeur par défaut est 0.