個人觀點，現在都是把邏輯回歸作為復合函式使用的，如下所示：
z =g
(x)z=g(x)
z=g(x)
f (z
)=11
+e−z
f(z)=\frac^}}
f(z)=1
+e−z
1邏輯回歸的原始形式f(z
)f(z)
f(z)
是非線性的，決定這個復合函式是否是線性的，要看 g(x
)g(x)
g(x)
的形式。
,即g(
x)≥0
時，預測
為1z\ge0,即g(x)\ge0時，**為1
z≥0,即g
(x)≥
0時，預
測為1z≤0
,即g(
x)<0時
，預測為
0z\le0,即g(x)<0時，**為0
z≤0,即g
(x)<0時
，**為
0因此，這裡的g(x
)g(x)
g(x)
，實際是乙個決策面，這個決策面的兩側分別是正例和負例。邏輯回歸的作用是把決策面兩側的點對映到邏輯回歸曲線閾值的兩側。
如果原始資料是線性可分的， 那麼決策面採用線性模型來進行擬合顯然比較合理，即 g(x
)=θt
g(x)=\theta^t
g(x)=θ
t，這時可認為該回歸是線性回歸。如下圖所示：
如果原始資料是非線性可分的，那麼決策面g(x
)g(x)
g(x)
顯然是非線性的，這時可認為該回歸是非線性的（當然也可以轉化成線性問題來解決）。如下圖所示：
這裡也引出了乙個問題，就是說使用邏輯回歸之前，最好先了解一下原始資料是否是線性可分的，不要一上來就套公式。
線性模型 邏輯回歸
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01 線性模型 線性回歸與邏輯回歸
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