回归和逻辑回归的基本思想
时间: 2023-07-17 14:57:33 浏览: 50
回归和逻辑回归都是常见的统计学和机器学习方法。
回归分析的基本思想是通过建立一个数学模型来预测一个连续变量的值。它通过分析自变量(输入变量)和因变量(输出变量)之间的关系,来推断和预测因变量的值。回归分析可以用于预测未来趋势、探索变量之间的关系以及解释因果关系。
逻辑回归则是一种用于分类问题的回归分析方法。它的基本思想是通过建立一个逻辑函数来预测一个二元变量的值(例如,是或否、真或假)。逻辑回归通过对自变量进行加权和转换,得到一个概率值,然后根据设定的阈值将概率值转化为类别标签。逻辑回归常用于二分类问题,但也可以扩展到多分类问题。
总结来说,回归分析用于预测连续变量的值,而逻辑回归用于预测二元或多元分类问题的结果。
相关问题
KNN逻辑回归的基本思想
KNN和逻辑回归是两种不同的机器学习算法,它们的基本思想和应用场景也不同。
KNN算法的基本思想是:对于一个新的样本,找到与其最相似的K个样本,然后根据这K个样本的标签来预测该新样本的标签。KNN算法的优点是简单易懂,但是对于大规模数据集计算量较大,且需要大量存储空间。
逻辑回归算法的基本思想是:通过对样本特征和标签之间的关系进行建模,来预测新样本的标签。逻辑回归算法的优点是简单有效,并且可解释性强,适用于二分类问题。
因此,KNN和逻辑回归是两种不同的机器学习算法,它们的基本思想和应用场景也不同。
逻辑回归算法基本概念
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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