逻辑回归算法基本概念
时间: 2023-10-22 15:26:57 浏览: 53
逻辑回归是一种分类算法,它的主要思想是根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式,以此进行分类。
与线性回归相似,逻辑回归通过一组预测器变量来预测特征与输出结果。但逻辑回归更适用于二分类问题,输出结果为0或1。通过方程系数,我们可以估计模型中自变量的比率。这使得逻辑回归可以用于确定某个事件的可能性。
逻辑回归和多重线性回归的区别在于因变量的不同。多重线性回归的因变量只有一个,而逻辑回归的因变量可以是二分类,也可以是多分类。广义线性模型家族中的模型基本形式相似,主要区别在于因变量的不同。例如,如果因变量是连续的,那么就是多重线性回归;如果因变量是二项分布,那就是逻辑回归;如果因变量是泊松分布,那就是泊松回归。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [逻辑回归算法梳理](https://blog.csdn.net/pandawang830/article/details/88867221)[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%"]
- *3* [逻辑回归算法](https://blog.csdn.net/qq_39691463/article/details/119257621)[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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