(Logistische) Regression oder eine andere Transformation?

[jamika]

Hallo,

ich habe insgesamt 12 Feature (Wahrscheinlichkeiten) und moechte untersuchen wie ich diese Feature kombinieren muss (additiv oder multiplikativ und mit welchen Gewichten?), um meinen Response (auch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung) vorherzusagen.

Da ich Wahrscheinlichkeiten habe, dachte ich, dass ich eine logistisch Regression brauche. Aber eigentlich braucht man ja dazu (in den Programmpaketen) direkt eine dichotome Variable. Bin ich trotzdem richtig mit dem Gedanken "logistische Regression"?

Ausserdem habe ich gelesen, dass man bei der logistischen Regression nur multiplikative Kombinationen von den Praediktoren untersucht. Kann man auch additive Einfluesse und Interaktionen untersuchen?

Letzte Frage: Ich habe eine sehr grosse Datenmenge. Kann das auch ein Problem sein (im Sinne von overfitting oder so etwas)?

Ich wuerde mich freuen, wenn mir einer von euch helfen koennte oder einen Literaturhinweis hat.

Viele Gruesse
jamika