softmax与logistic的优缺点

softmax和logistic回归都是广义线性模型，用于分类问题。它们的优缺点如下：

softmax的优点：
- 可以处理多分类问题，输出的是每个类别的概率。
- 对于非线性特征，不需要进行转换。
- 在特征空间较大时，性能相对较好。

softmax的缺点：
- 计算复杂度较高，需要进行指数运算。
- 对于超大数据集，计算量会非常大。

logistic回归的优点：
- 计算简单，速度快。
- 对于二分类问题，表现良好。
- 可以处理非线性特征。

logistic回归的缺点：
- 只能处理二分类问题，需要使用softmax进行扩展。
- 在特征空间较大时，性能不如softmax。
- 容易欠拟合，准确度不太高。

相关问题

什么是多元logistic回归分析

多元Logistic回归分析是Logistic回归的一种扩展，用于解决多分类问题。与二元Logistic回归不同，多元Logistic回归可以对多个类别进行分类，并且每个类别之间是互斥的。

在多元Logistic回归中，我们需要使用softmax函数来将输入特征映射到每个类别的概率值。softmax函数将输入特征通过指数化操作将其转化为正数，然后将其除以所有类别的概率值之和，从而得到每个类别的概率值。然后根据概率值最大的类别来进行分类。

在多元Logistic回归中，我们同样需要选取合适的损失函数来衡量模型的性能。常用的损失函数是交叉熵损失函数，它能够有效地度量模型的分类性能，并且在优化过程中具有良好的数学性质，容易求解。

多元Logistic回归的优点是可以处理多分类问题，模型简单易懂，计算速度快，适用于处理大规模数据集。缺点是在特征空间较为复杂的情况下，性能可能会有所下降，并且需要进行特征选择和特征工程来提高模型的性能。