其實，logistics回歸是從最簡單的線性回歸裡面發展出來的，它是廣義線性回歸的一種。本文將遵循正常人的思維方式，一步一步揭示logistics回歸神秘的面紗。
在講廣義線性回歸之前，我們先來回歸一下什麼是線性回歸，定義如下。
那麼如何確定引數w和b呢？我們通常用得是最小二乘法，也就是基於均方誤差最小化來進行模型求解，也就是求解如下的優化問題。
接著上面的思路，我們來**為什麼logistics回歸是廣義線性模型在g()=in()時的特例。推導過程如下。
可見，logistics回歸實際上是在用線性回歸模型的**結果去逼近真實標記的對數機率，因此，這個模型也叫對數機率回歸。需要注意的是，雖然它的名字是「回歸」，但實際上是一種分類演算法。
logistics回歸的求解一般用的是數理統計裡面的極大似然法。極大似然法的原理在這裡我就不贅述了，懂得都懂，不懂的去看看數理統計書就懂了。這裡主要敘述怎麼利用極大似然法求解logistics歸回，求解過程如下。
然後利用函式極小點的一階必要條件就可以求出引數beta了。
Logistics回歸係數解讀
logistic回歸雖然名字叫 回歸 但卻是一種分類學習方法。使用場景大概有兩個 第一用來 第二尋找因變數的影響因素。線性回歸和logistic回歸都是廣義線性模型的特例。假設有乙個因變數y和一組自變數x1,x2,x3,xn，其中y為連續變數，我們可以擬合乙個線性方程 y 0 1x1 2x2 3x3...
關於Logistics回歸用於分類的解釋
logistics回歸讓人最搞不懂的是，明明名字裡面帶了個回歸兩個字，為什麼這是一種分類演算法呢？說到回歸大家想到的都是根據一些點得出一條直線或者曲線。的確logistics回歸也是得出一條直線，然後如果這個點在這條線的一邊比如說上面屬於乙個類別，另乙個點處於這條線的另一邊比如說下邊則屬於另乙個類別...
R中logistics回歸分析以及K CV
k倍交叉驗證是對模型的效能進行評估，可以用來防止過擬合，比如對決策樹節點數目的確定或是回歸模型引數個數地決定等情況。1.對於一些特殊資料來說，在呼叫glm 方法時候，會出現兩種常見錯誤 warning glm.fit algorithm did not converge warning glm.fi...