آیا می‌توان از ترکیب چندین روش ارزیابی برای ارزیابی جامع‌تر مدل رگرسیون لجستیک استفاده کرد؟

بله، استفاده از ترکیب چندین روش ارزیابی می‌تواند به شما کمک کند تا ارزیابی جامع‌تری از مدل رگرسیون لجستیک خود داشته باشید. هر روش ارزیابی برای مدل یک جنبه خاص را بررسی می‌کند و با ترکیب چندین روش، می‌توانید نقاط قوت و ضعف مدل را به طور جامع‌تری شناسایی کنید.

به عنوان مثال، می‌توانید از آزمون ام نیباس (Omnibus test) برای بررسی کلیت مدل استفاده کنید و بررسی کنید که آیا متغیرهای مستقل در مدل تأثیر معناداری دارند یا خیر. سپس، می‌توانید از آزمون والدشه (Wald test) برای بررسی تأثیر هر یک از ضرایب تخمین داده شده استفاده کنید. همچنین، آزمون احتمال نسبی (Likelihood Ratio test) را می‌توانید برای مقایسه مدل کامل با مدل‌های محدود‌تر استفاده کنید.

علاوه بر آزمون‌ها، می‌توانید روش‌های دیگری مانند ارزیابی معیارهای عملکرد مدل مثل دقت (accuracy)، صحت (precision)، بازخوانی (recall) و اندازه F1 (F1-score) را نیز در نظر بگیرید. هرکدام از این معیارها نشان می‌دهند که مدل چقدر به طور کلی در پیش‌بینی صحیح دسته‌ها عمل می‌کند.

به طور کلی، استفاده از ترکیب چندین روش و آزمون می‌تواند به شما تصویر کامل‌تری از عملکرد و قابلیت‌های مدل رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی داده‌ها بدهد.