可以将其推广为多项逻辑回归模型(multi-nominal logistic regression model),用于多类分类。假设离散型随机变量 Y 的取值集合是 \[\{ 1,2,...,K\} \] ,那么多项逻辑回归模型是 \[\begin{array}{l} P(Y = k|X) = \frac{{{\rm{exp}}({w_k} \cdot x)}}{{1 + \mathop \sum \limits_{k...
逻辑回归,虽然叫做回归,但它却是分类算法,而且是比较重要的有监督的分类算法。 Logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释。所以实际中最常用的就是二分类的Logistic回归。 Logistic回归的主要用途: 寻找危险...
逻辑回归(Logistic Regression) 是一种广泛应用于二分类问题的统计学方法。虽然名字中有“回归”二字,实际上它是一种分类算法,通过线性模型来预测样本属于某一类的概率,适用于依赖于多个自变量预测因变量为类…
逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类问题的统计学习方法,其输出结果表示了某个事件发生的概率。以下是关于逻辑回归的详细解释: 定义与背景 定义:逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,用于估计二分类因变量的概率。它常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。
逻辑回归(Logistic Regression) 逻辑回归的定义 简单来说, 逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等。 注意,这里用的是“可能性”,而非数学上的“概率”...
逻辑回归模型(Logistic Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 在分类问题中,比如判断邮件是否为垃圾邮件,判断肿瘤是否为阳性,目标变量是离散的,只有两种取值,通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X,画出散点图,结果如下所示。这时候如果我们用线性回归去拟合一条直线:hθ(X) = θ0+...
逻辑回归(Logistic Regression)是目前各行业最常用的分类方法,属于线性回归的拓展。 特点: 该算法联系了样本的特征和样本发生概率( ),在运算上由于概率值本身是一个数值,因此该方法分类方法被称为回归方法。算法最终得到样例的预测概率值 用于分类问题。所以逻辑回归既可以看作是回归算法,也可以看作是分类算法,通常作为...
逻辑回归的precditors可以是categorical的,也可以是numerical的,这一点上同multiple linear regression一致,只不过multiple linear regression是对连续的Y值进行预测,然而逻辑回归仅仅是把记录进行分类。逻辑回归的决策边缘是线性的,因此逻辑回归是线性模型。 2. 逻辑回归的功能...
逻辑回归也称作logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程,但实际上主要是用来解决二分类问题(也可以解决多分类问题)。通过给定的n组数据(训练集)来训练模型,并在训练结束后对给定的一组或多组数据(测试集)进行分类。其中每一组数据都是由p 个...