逻辑回归可以用于分类问题
时间: 2023-07-12 17:00:59 浏览: 109
是的,逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。它的基本思想是利用一个sigmoid函数将线性回归的结果映射到0和1之间,从而实现对二分类或多分类问题的预测。
在逻辑回归中,我们通常将输出y看作是一个二元变量,即0或1,表示某个样本属于正类或负类。然后,我们使用一个线性回归模型来拟合输入特征x和输出y之间的关系,得到一个形如 z = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b 的线性方程,其中w1,w2,...,wn是特征的权重,b是偏置项。然后,我们将z带入到一个sigmoid函数中,将其映射到0和1之间,得到样本属于正类的概率P(y=1|x)。在预测时,我们会将P(y=1|x)与0.5进行比较,如果大于0.5,则预测为正类,否则预测为负类。
逻辑回归具有简单、高效、易于解释等优点,在实际应用中得到了广泛的应用。
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