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邏輯迴歸在機器學習的應用

王林
王林轉載
2024-01-23 14:36:19695瀏覽

邏輯迴歸在機器學習的應用

邏輯迴歸是一種用於分類的監督學習技術,用於估計目標變數的可能性。它適用於具有二元類別的目標變量,其中1表示成功或是,0表示失敗或否。因此,邏輯迴歸透過建立一個邏輯函數來預測目標變數的機率。簡而言之,邏輯回歸將二進位資料映射到0和1的機率表示,用於分類問題。

邏輯迴歸模型在數學上將P(Y=1)預測為X的函數。它是最基本的ML技術之一,可用於解決各種分類問題。

邏輯迴歸通常用於處理具有二元目標變數的情況,但也可以應用於其他類型的目標變數。根據類別數量的不同,邏輯迴歸可以分為幾類。

二項式或二元式是一種分類形式,其中的依變數只有兩個潛在值,分別是1或0。這些變數可以代表成功或失敗、是或否等情況。

多項式:此類分類中的依變數可以有三個或更多無序類別,例如「A類」、「B類」或「C類」。這些類別沒有數量意義,僅用於區分不同的類別。

序數:在這種分類中,因變數可能具有三個或更多具有定量意義的潛在有序類別或類型。例如,這些變數可能表示“差”或“好”、“很好”或“優秀”,分數範圍為0到2。

機器學習中邏輯迴歸的假設

#在深入研究邏輯迴歸之前,必須先了解以下相關的假設。

  • 二元邏輯迴歸中的目標變數必須始終是二元的,預期結果由因子水準1表示。
  • 該模型不應有任何多重共線性,這表示自變數必須相互獨立。
  • 模型必須包含相關變數。

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