7 邏輯回歸實踐

1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？（大家用自己的話介紹下）

是通過正則化來防止的。

過擬合的時候，擬合函式的係數往往非常大，而正則化是通過約束引數的範數使其不要太大，所以可以在一定程度上減少過擬合情況。

如下圖所示，過擬合，就是擬合函式需要顧忌每乙個點，最終形成的擬合函式波動很大。在某些很小的區間裡，函式值的變化很劇烈。

這就意味著函式在某些小區間裡的導數值（絕對值）非常大，由於自變數值可大可小，所以只有係數足夠大，才能保證導數值很大。

2.用logiftic回歸來進行實踐操作，資料不限。

7 邏輯回歸實踐

1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？1 首先什麼是過擬合？過擬合是指訓練模型時過於嚴格，學習能力太強，導致訓練出的模型過於複雜，學習到了很多無關緊要的特徵，過度擬合的問題通常發生在變數 特徵 過多的時候。這種情況下訓練出的方程總是能很好的擬合訓練資料，此時的代價函式可能非常接...

7 邏輯回歸實踐

1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？大家用自己的話介紹下 邏輯回歸通過正則化來防止過擬合 正則化可以防止過擬合是因為過擬合的時候，擬合函式的係數往往非常大，而正則化是 通過約束引數的範數使其不要太大，所以可以在一定程度上減少過擬合情況，以l2正則化為例，正則項會使權重趨於0，...

7 邏輯回歸實踐

1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？大家用自己的話介紹下 1 通過正則化來防止過擬合 2 如圖，過擬合後，得到的方程很擬合訓練的資料，但是用測試集去測試時，則可能認為其不是那一類的，以至於無法 新樣本的標籤。保留所有的特徵變數，但是減少特徵變數的數量級。假設我們使 6，7.n...