2.邏輯回歸的原理
3.邏輯回歸損失函式推導及優化
4.正則化與模型評估方法
5.邏輯回歸優缺點
6.樣本不均衡問題解決方案
7.sklearn引數
兩者都屬與廣義線性回歸模型。
通過sigimoid函式，將線性線性轉化成非線性函式。數值越大越趨向於0，越小越趨向於1.
在損失函式後加乙個正則化項，酒時常說的結構風險最小化策略，即經驗風險加上正則化。一般模型越複雜，正則化值越大。正則化是用來對模型中某些引數進行約束，目的防止過擬合。
優點：
缺點：欠取樣：
過取樣
python
sklearn.linear_model.logisticregression
(penalty=』l2』, dual=false, tol=0.0001, c=1.0, fit_intercept=true,intercept_scaling=1, class_weight=none, random_state=none, solver=』liblinear』, max_iter=100, multi_class=』ovr』,verbose=0, warm_start=false, n_jobs=1)
打卡2 邏輯回歸演算法梳理
logistic回歸與多重線性回歸實際上有很多相同之處，最大的區別就在於它們的因變數不同，其他的基本都差不多。正是因為如此，這兩種回歸可以歸於同乙個家族，即廣義線性模型。但是一般的線性回歸是不應用在分類問題之上的。而邏輯回歸則可以面對乙個回歸或者分類問題，建立代價函式求解出最優的模型引數。而邏輯回歸...
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 ...