逻辑回归被用来处理不同的分类问题,这里的目的是预测当前被观察的对象属于哪个组。可以体统一个离散的二进制输出结果。
eg: 某人是否会在即将到来的选举中进行投票
原理: 使用基础逻辑函数通过估算概率来测量因变量【预测结果y】和一个或者多个自变量【特征值x】之间的关系
得到的概率值必须转换为二进制数,以便在实际中进行预测。常用sigmoid函数,使用阀值分类器将(0,1)范围的值转化为 0和1来表示结果。
逻辑回归给出离散的输出结果,而线性回归给出的是连续的输出结果。
逻辑回归被用来处理不同的分类问题,这里的目的是预测当前被观察的对象属于哪个组。可以体统一个离散的二进制输出结果。
eg: 某人是否会在即将到来的选举中进行投票
原理: 使用基础逻辑函数通过估算概率来测量因变量【预测结果y】和一个或者多个自变量【特征值x】之间的关系
得到的概率值必须转换为二进制数,以便在实际中进行预测。常用sigmoid函数,使用阀值分类器将(0,1)范围的值转化为 0和1来表示结果。
逻辑回归给出离散的输出结果,而线性回归给出的是连续的输出结果。