为了寻找最佳的模型参数,逻辑回归使用最大似然估计或梯度下降等优化算法来最小化损失函数。常见的损失函数是交叉熵损失函数,用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。 二、逻辑回归的优缺点 逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法,具有以下优点: 1.计算效率高:逻辑回归模型的训练和预测过程相对简单,计算效率较高。 2.可...
它基于线性回归模型,通过使用逻辑函数(logistic function)将结果映射到0和1之间,从而实现对样本进行分类。逻辑回归适用于二元分类问题,也可以通过修改为多分类问题的解决方案。 在训练过程中,逻辑回归通过最大化似然函数或最小化损失函数,来寻找最佳的模型参数。通常采用梯度下降等优化算法来实现参数的更新。逻辑回归也...
值的计算公式可以看出,它忽略了那些被分类器正确判定为负类的那些样本,它的大小主要由被分类器正确判定为正类的那些样本决定的,在微平均评估指标中,样本数多的类别主导着样本数少的类。 7、P-R曲线 的简称,描述的是precision和recall之间的关系,以recall为横坐标,precision为纵坐标绘制的曲线。 由图可见,...
CatBoostRegressor提供了多种参数来调整模型的性能和避免过拟合。以下是一些关键参数: iterations:模型训练的迭代次数。 learning_rate:梯度下降的步长,较小的值可以提高模型的准确性,但会增加训练时间。 depth:决策树的最大深度。 loss_function:用于优化的损失函数,对于回归问题,常见的有RMSE(均方根误差)和MAE(平均绝...