An Integrated approach for fuzzy logistic regression

Abstract

The aim of this study is to introduced an integrated fuzzy logistic regression approach to describe therelationship between crisp inputs and fuzzy binary output. For this reason, we integrated the fuzzy logisticregression methods proposed by Pourahmad et al. [17] and Sohn et al. [24] to define a possibility measure foreach case and then used the logarithmic transformation of possibilistic odds as fuzzy output observations. Toestimate the parameters of the fuzzy logistic regression model, Diamond [5]’s Fuzzy Least Squares (FLS)approach is used. A numerical example is presented and obtained results are compared with classic logisticregression model.

Özet

Bu çalışmanın amacı, kesin girdiler ile bulanık ikili çıktı arasındaki ilişkiyi tanımlamak için birleştirilmiş bulanık lojistik regresyon yaklaşımını tanıtmaktır. Bu nedenle, her bir durum için bir olasılık ölçüsü tanımlamak ve daha sonra olabilirlik oranlarının logaritmik dönüşümünü bulanık çıktı gözlemleri olarak kullanmak amacıyla Pourahmad ve ark. [17] ve Sohn ve ark. [24] tarafından önerilen bulanık lojistik regresyon yöntemleri entegre edilmiştir. Bulanık lojistik regresyon modelinin parametrelerini tahmin etmek için, Diamond [5]’ın Bulanık En Küçük Kareler (FLS) yaklaşımı kullanılmıştır. Sayısal bir örnek sunulmuş ve elde edilen sonuçlar klasik lojistik regresyon modeli ile karşılaştırılmıştır.