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什么是逻辑回归
夜鹰教程网 来源:www.yyjcw.com 日期:2023-5-30 20:34:46
逻辑回归是一种用于建立二元分类模型的统计学方法。与线性回归不同,逻辑回归使用的是逻辑函数(也称为sigmoid函数)来建立因变量和自变量之间的非线性关系。

逻辑回归是一种用于建立二元分类模型的统计学方法。与线性回归不同,逻辑回归使用的是逻辑函数(也称为sigmoid函数)来建立因变量和自变量之间的非线性关系。

逻辑回归的目标是基于已知的自变量和因变量数据,通过拟合一个最优的逻辑曲线,来预测未知的因变量数据是否属于某个特定的类别。逻辑曲线通常由一个截距和一组斜率组成,其方程可以表示为:

p = 1 / (1 + e^-(b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bn*xn))

其中,p表示因变量为正类别(即1)的概率,x1到xn表示自变量,b0到bn为回归系数,它们代表了自变量对因变量为正类别的影响程度。在线性回归中,回归系数的确定是通过最小化对数似然函数来实现的。

逻辑回归通常用于处理二元分类问题,例如预测一个客户是否会购买某种产品、预测一个病人是否患有某种疾病等。此外,逻辑回归还可以扩展到多元分类问题,即预测多个类别中的一个。在多元分类中,通常使用 softmax 函数来计算每个类别的概率。逻辑回归是机器学习中最常用的算法之一,由于其简单、易于实现和解释,被广泛应用于各种领域。


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