逻辑回归在机器学习中的应用

逻辑回归是一种用于分类的监督学习技术，用于估计目标变量的可能性。它适用于具有二元类别的目标变量，其中1表示成功或是，0表示失败或否。因此，逻辑回归通过建立一个逻辑函数来预测目标变量的概率。简而言之，逻辑回归将二进制数据映射到0和1的概率表示，用于分类问题。

逻辑回归模型在数学上将P(Y=1)预测为X的函数。它是最基本的ML技术之一，可用于解决各种分类问题。

逻辑回归通常用于处理具有二元目标变量的情况，但也可以应用于其他类型的目标变量。根据类别数量的不同，逻辑回归可以分为几类。

二项式或二元式是一种分类形式，其中的因变量只有两个潜在值，分别是1或0。这些变量可以代表成功或失败、是或否等情况。

多项式：此类分类中的因变量可以有三个或更多无序类别，例如“A类”、“B类”或“C类”。这些类别没有数量意义，仅用于区分不同的类别。

序数：在这种分类中，因变量可能具有三个或更多具有定量意义的潜在有序类别或类型。例如，这些变量可能表示“差”或“好”、“很好”或“优秀”，分数范围为0到2。

机器学习中逻辑回归的假设

在深入研究逻辑回归之前，必须了解以下有关的假设。

• 二元逻辑回归中的目标变量必须始终是二元的，预期结果由因子水平1表示。
• 该模型不应有任何多重共线性，这表明自变量必须相互独立。
• 模型必须包含相关变量。

以上是逻辑回归在机器学习中的应用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！