逻辑回归 适合小样本
时间: 2023-10-03 17:01:56 浏览: 46
逻辑回归在小样本情况下可以是适用的。逻辑回归是一种常用的分类算法,用于预测二分类问题。它通过将线性回归模型的输出映射到一个概率值,来判断样本属于不同类别的概率。因此,逻辑回归可以通过最小化残差平方和来对小样本进行拟合。
虽然逻辑回归是一种线性模型,但它可以通过引入非线性特征或进行特征工程来适应小样本数据。此外,逻辑回归还可以通过正则化技术来控制模型的复杂度,以防止过拟合。因此,在小样本情况下,逻辑回归可以是一种有效且简单的分类算法。
需要注意的是,逻辑回归的性能还取决于数据的质量和特征的选择。在使用逻辑回归进行小样本分类时,合理选择特征和进行合适的数据预处理是很重要的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python机器学习(scikit-learn):线型模型(线型回归、逻辑回归)、样本生成器、方法链-谢TS的博客.pdf](https://download.csdn.net/download/xietansheng/88062527)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [机器学习——逻辑回归数据集](https://download.csdn.net/download/qq_44368660/85020877)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [交通数据集PEMS07(包含速度、流量、时间占有率,交通网络的邻接矩阵)/交通网络/时间序列/时空序列/数据...](https://download.csdn.net/download/weixin_50592077/88278575)[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: 33.333333333333336%"]
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