logistic回归公式

根据引用[2]所述，逻辑回归是用线性回归模型的预测值去拟合真实标签的对数几率。因此，逻辑回归的公式可以表示为：
$$
P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-(wx+b)}}
$$
其中，$P(y=1|x)$表示当输入为$x$时，输出为1的概率；$w$和$b$分别表示模型的权重和偏置。在实际应用中，我们通常使用梯度下降等算法来求解模型的参数。

相关问题

多元logistic回归公式

多元logistic回归公式用于预测多个离散类别的概率。它的数学表达式如下：

P(Y=k|X) = exp(β0k + β1kx1 + β2kx2 + ... + βpkxp) / (1 + exp(β0k + β1kx1 + β2kx2 + ... + βpkxp))

其中，P(Y=k|X)是给定输入变量X时，目标变量Y等于类别k的概率。β0k, β1k, β2k, ..., βpk 是模型的参数，表示对应于类别k的回归系数。x1, x2, ..., xp是输入变量的值。

这个公式中，使用了指数函数(exp)和逻辑函数(1/(1+exp))，将线性组合转换为概率值。模型的参数通过最大似然估计或其他优化算法来确定。

有序多元Logistic回归公式

对于有序多元Logistic回归，公式可以表示为：

ln(P_i/(1-P_i)) = β_0 + β_1*X_1 + β_2*X_2 + ... + β_k*X_k

其中，P_i代表第i个类别的概率，β_0, β_1, β_2, ..., β_k代表回归系数，X_1, X_2, ..., X_k代表自变量。