逻辑回归的敏感性分析
时间: 2023-10-27 12:26:15 浏览: 86
逻辑回归的敏感性分析是评估模型对输入变量的变化的敏感程度。它可以帮助我们了解模型对不同变量的响应情况,并确定哪些变量对模型的结果具有重要影响。在逻辑回归中,常见的敏感性分析方法包括:改变输入变量的值,观察模型输出的变化;计算输入变量的梯度,评估对结果的影响;使用特征重要性评估方法,如基于信息增益的方法,确定变量的重要性顺序。这些方法可以帮助我们理解逻辑回归模型的预测能力,并在需要时进行模型调整和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【机器学习】逻辑回归(非常详细)](https://blog.csdn.net/m0_74693860/article/details/129795538)[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* [逻辑(logistic)回归讲解以及手推](https://blog.csdn.net/duyibo123/article/details/109861720)[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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