邏輯回歸與線性回歸的聯絡與區別
邏輯回歸應用於分類問題，是乙個非線性的二分類模型，主要是計算在某個樣本特徵下事件發生的概率，但是它本質上又是乙個線性回歸模型，除去sigmoid對映函式，其他的步驟，演算法都是線性回歸的。可以說，邏輯回歸，都是以線性回歸為理論支援的。
邏輯回歸與線性回歸都屬於廣義線性回歸模型。
線性回歸主要用來解決連續值**的問題，邏輯回歸用來解決分類的問題。
邏輯回歸與線性回歸最大的區別就在於它們的因變數不同，線性回歸要求因變是連續數值變數，而邏輯回歸要求因變數是離散的型別變數。
線性回歸是直接分析因變數與自變數的關係，邏輯回歸是分析因變數取某個值的概率與自變數的關係。
邏輯回歸的原理
邏輯回歸將線性回歸的輸出通過sigmoid函式轉換為類別的概率
邏輯回歸損失函式推導及優化
正則化與模型評估指標
.當擬合乙個高階多項式時，容易出現過擬合的問題。函式的變數太多，沒有足夠的資料約束它，這樣訓練得到的模型無法泛化到新樣本中。所以需要正則化減小權重的值。
模型評估指標有：
邏輯回歸的優缺點
優點 - 計算量小，分類簡單
缺點 - 只能處理兩分類問題
樣本不均衡問題解決方法
重新取樣或擴充資料集
邏輯回歸演算法梳理
邏輯回歸演算法梳理 1 邏輯回歸與線性回歸的聯絡與區別 區別 邏輯回歸 值返回的離散值，線性回歸返回的連續值 聯絡 2 邏輯回歸的原理 邏輯回歸就是這樣的乙個過程 面對乙個回歸或者分類問題，建立代價函式，然後通過優化方法迭代求解出最優的模型引數，然後測試驗證我們這個求解的模型的好壞 3 邏輯回歸損失...
邏輯回歸演算法梳理
其原理是將樣本的特徵和樣本發生的概率聯絡起來。優化方法 模型評估指標 在資料極度偏斜的情況下，分類準確度存在問題，比如 癌症，因此只用分類準確度是遠遠不夠的。引入以下指標，優點 缺點 樣本的過取樣和欠取樣 直接基於原始訓練集進行學習，但在用訓練好的分類器進行 時，將y 1 y嵌入到決策過程中，稱為 ...
邏輯回歸演算法梳理
區別 線性回歸主要用來解決連續值 的問題，邏輯回歸用來解決分類的問題，輸出的屬於某個類別的概率。面對乙個回歸或者分類問題，建立代價函式，然後通過優化方法迭代求解出最優的模型引數，然後測試驗證我們這個求解的模型的好壞 正則化方法 正則化是結構風險最小化策略的實現，是在經驗風險上加乙個正則化項或懲罰項。...