机器学习算法逻辑回归
时间: 2023-10-03 21:02:53 浏览: 145
逻辑回归(Logistic Regression)是一种机器学习中常用的分类模型。虽然名字中带有回归,但逻辑回归实际上是一种分类算法。逻辑回归的应用非常广泛,可以用于广告点击率预测、垃圾邮件识别、疾病预测、金融诈骗检测等场景。逻辑回归的特点是解决二分类问题,通过对数据进行训练,将其划分为两个类别。逻辑回归的原理是基于线性回归的输出,使用激活函数(如sigmoid函数)将输出值映射到[0,1]的范围,并设置一个阈值进行分类判断。在训练过程中,逻辑回归使用梯度下降优化算法来减少损失函数的值,通过更新权重参数来提升属于某一类别的概率,降低属于另一类别的概率。逻辑回归的API提供了一系列函数和方法,方便用户进行数据预处理、模型训练和预测等操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器学习】逻辑回归算法](https://blog.csdn.net/qq_46092061/article/details/118734393)[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: 100%"]
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