逻辑回归的目标函数是最小后验概率吗
时间: 2023-07-21 08:18:28 浏览: 86
逻辑回归的目标函数是最大似然估计,而不是最小后验概率。最大似然估计是指选择参数值,使得给定数据下该参数值产生该数据的概率最大。在逻辑回归中,对于给定的输入特征,我们希望预测输出为正例的概率,可以使用sigmoid函数将输入特征转化为一个0到1之间的概率值。逻辑回归的目标是最大化训练数据中所有样本的输出概率的乘积,即最大化似然函数。在实际应用中,通常使用对数似然函数作为目标函数,因为它具有更好的数学性质。
相关问题
逻辑回归的损失函数是交叉熵
逻辑回归是一种常见的二分类算法,其目标是根据输入的特征预测样本所属的类别。在逻辑回归中,损失函数通常选择交叉熵函数。交叉熵函数是一种衡量预测值与真实值之间差距的函数,它可以用来衡量逻辑回归模型的输出概率分布与实际标签分布之间的差异。
具体来说,在逻辑回归中,我们通常使用sigmoid函数将线性预测结果映射到0-1之间的概率值。然后,我们将预测的概率与实际标签之间的差异用交叉熵函数来衡量。交叉熵函数越小,说明模型的预测结果与真实结果越接近。
总的来说,逻辑回归的损失函数是交叉熵函数,其目标是最小化预测值与真实值之间的差异。
逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数
逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在逻辑回归中起到了关键作用。如果使用平方误差作为损失函数,由于逻辑回归是处理分类问题,损失函数一般不是凸约束的。因此,我们使用交叉熵损失函数来定义逻辑回归的损失。交叉熵损失函数的数学表达式为[-2]:
L(w) = -(y * log(a) + (1-y) * log(1-a))
其中,y是样本的实际标签(0或1),a是逻辑回归的预测值(概率值),log表示自然对数。我们的目标是找到一组使得交叉熵损失函数最小的参数w。为了最小化这个损失函数,可以使用梯度下降等优化算法来找到使得损失函数最小的参数w。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [逻辑回归、交叉熵函数、Softmax函数的理解](https://blog.csdn.net/qq_40950382/article/details/88716877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [大白话5分钟带你走进人工智能-第十七节逻辑回归之交叉熵损失函数概念(2)](https://blog.csdn.net/LHWorldBlog/article/details/89678897)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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