logistic回归的选择

Logistic回归模型在实际应用中有多种选择。其中一些选择因素包括：
1. 数据类型：Logistic回归适用于因变量是二元分类或有序分类的情况，而不适用于连续型变量的情况。
2. 样本容量：Logistic回归在样本容量较小的情况下可能会出现过拟合的问题，因此需要注意样本容量的大小。
3. 自变量的选择：选择自变量时，应根据研究目的和领域知识来确定哪些自变量可能对因变量有影响，并进行合理的变量筛选和处理。
4. 数据分布的假设：Logistic回归对数据分布的假设是因变量在各个自变量水平上服从Logistic分布。
5. 模型评估：可以使用一些指标（如AIC、BIC、deviance等）来评估模型的拟合优度和预测能力，选择最优的模型。

相关问题

Logistic回归分析之二元Logistic回归

二元Logistic回归是一种分类方法，用于预测离散的二元输出结果（例如：是/否，正/负）。它基于Logistic回归模型，并使用逻辑函数来模拟结果的概率。

二元Logistic回归在许多场景中很有用，如预测某个疾病的病因、分析一个客户是否会购买某种产品等。

通过分析训练数据，二元Logistic回归模型可以确定一组系数，这些系数可以用来对新的输入数据进行分类。在分类时，算法会根据输入数据和系数计算一个概率，该概率表示该数据属于正类的可能性。

总的来说，二元Logistic回归是一种简单而有效的分类算法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。

logistic 回归

Logistic回归是一种二分类算法，它的主要思想是根据现有的数据点，对分类边界线建立回归公式，将这些点的分布大致符合这条线的轨迹，从而实现对新数据的分类。在Logistic回归中，我们需要一个函数，接受所有的输入然后预测出类别。例如，在数据只有两个类别的情况下，上述函数应该要输出0或1。为了实现Logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和代入sigmoid函数中，得到一个范围在0~1之间的数值。任何大于0.5的数据被分入1类，小于0.5即被归入0类。因此，Logistic回归也可以被看成是一种概率估计。