logistic R

逻辑回归（logistic regression）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。它主要用于解决二分类问题，也可以用于多分类问题。逻辑回归通过给定的一组数据（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。每组数据都由多个指标构成。在R语言中，可以使用glm函数进行逻辑回归分析。在glm函数中，可以通过设置family参数为binomial(link=logit)来进行逻辑回归分析。\[1\]

与线性逻辑回归相比，非线性逻辑回归更加普遍应用。当两组数据无法用一条直线或一个平面分割，而需要曲线或曲面才能分割时，可以使用非线性逻辑回归。例如，可以使用圆、椭圆、曲线等来将两组数据分开。\[3\]

总结来说，逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习模型，在R语言中可以使用glm函数进行逻辑回归分析。非线性逻辑回归则适用于那些无法用直线或平面分割的数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言学习笔记 07 Probit、Logistic回归](https://blog.csdn.net/weixin_47983871/article/details/124639230)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [逻辑回归（Logistic Regression)详解](https://blog.csdn.net/weixin_60737527/article/details/124141293)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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