【建议收藏】逻辑回归面试题，机器学习干货、重点。

今天是机器学习面试题，16大块的内容，124个问题总结的第二期：逻辑回归面试题。

逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法，尤其在二分类问题中非常常见。尽管它的名称中包含"回归"一词，但实际上逻辑回归用于估计某个事物属于某一类别的概率。

逻辑回归有一些关键的点需要深入理解：

1. 二分类问题：逻辑回归通常用于解决二分类问题，其中目标是将输入数据分为两个类别，通常表示为0和1。

2. 逻辑函数：逻辑回归使用逻辑函数（也称为S形函数）将线性组合的特征转换为概率。这个函数将实数映射到区间[0, 1]，使其表示属于某一类别的概率。

3. 参数估计：逻辑回归通过最大似然估计来确定模型的参数，以最大化数据的似然函数。通常使用梯度下降等优化算法来找到最佳参数。

4. 决策边界：逻辑回归的决策边界是一个超平面，将不同类别的数据分开。在二维空间中，决策边界通常是一条曲线。

5. 多类别问题：逻辑回归也可以扩展到多类别问题，如一对一（One-vs-One）和一对其余（One-vs-Rest）策略。

逻辑回归是一种简单而有效的分类方法，适用于许多应用，如垃圾邮件检测、疾病诊断、金融风险评估等。它具有直观的解释性，容易理解和实现

机器学习面试题，一共16大块的内容，124个问题的总结！

本文更新第二期，关于逻辑回归部分的面试题。

逻辑回归面试题 List

1、逻辑回归与线性回归有什么区别？

2、什么是逻辑回归的目标函数（损失函数）？常见的目标函数有哪些？

3、逻辑回归如何处理二分类问题？如何处理多分类问题？

4、什么是Sigmoid函数（逻辑函数）？它在逻辑回归中的作用是什么？

5、逻辑回归模型的参数是什么？如何训练这些参数？

6、什么是正则化在逻辑回归中的作用？L1和L2正则化有什么区别？

7、什么是特征工程，为什么它在逻辑回归中很重要？

8、逻辑回归的预测结果如何？怎样模型的系数（coefficient）？

9、什么是ROC曲线和AUC值？它们用来评估逻辑回归模型的哪些性能？

10、逻辑回归模型可能面临的问题有哪些？如何处理类不平衡问题？

11、什么是交叉验证，为什么在逻辑回归中使用它？

12、逻辑回归在实际应用中的一个例子是什么？描述一个应用场景，并如何使用逻辑回归来解决问题。

下面详细的将各个问题进行详细的阐述~~~~

01

1、逻辑回归与线性回归有什么区别？

逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）是两种不同的回归方法，主要用于不同类型的问题，具有不同的模型和目标。

它们之间的主要区别，这里通过概念和公式进行对比：

1、应用领域：

• 线性回归通常用于解决回归问题，其中目标是预测一个连续数值输出（如房价、销售量等）。线性回归试图建立一个线性关系，以最小化观测值与模型预测值之间的差异。

• 逻辑回归通常用于解决分类问题，其中目标是将输入数据分为两个或多个类别（如二分类问题中的是/否、多分类问题中的类别1、类别2等）。逻辑回归使用S形函数（逻辑函数）将线性组合的输入映射到概率输出。

2、输出：

• 线性回归的输出是一个连续的数值，可以是任意实数。线性回归模型的公式是：

• 逻辑回归的输出是一个介于 0 和 1 之间的概率值，表示观测数据属于某个类别的概率。逻辑回归使用逻辑函数（也称为 sigmoid 函数）来计算概率，其公式是：

3、模型形式：

• 线性回归建立了一个线性关系，其中模型参数  表示输入特征与输出之间的线性关系。目标是最小化预测值与实际值之间的平方误差。

• 逻辑回归使用逻辑函数对线性组合进行转换，使其落在0到1之间，代表了属于某一类的概率。模型参数  表示对数概率与输入特征之间的线性关系。目标是最大化似然函数，以使观测数据在给定参数下的概率最大化。

4、目标：

• 线性回归的目标是找到一条最佳拟合线，以最小化实际观测值与预测值之间的误差平方和。

• 逻辑回归的目标是找到最佳参数，以最大化观测数据属于正类别或负类别的概率，从而能够进行分类。

线性回归和逻辑回归是两种不同类型的回归模型，用于不同类型的问题。线性回归用于预测连续数值输出，而逻辑回归用于进行二分类或多分类任务，其中输出是概率值。逻辑回归的输出受到逻辑函数的约束，使其适合处理分类问题。

021

2、什么是逻辑回归的目标函数（损失函数）？常见的目标函数有哪些？

逻辑回归的目标函数，通常也称为损失函数或代价函数，用于衡量模型的预测与实际观测值之间的差异。

逻辑回归通常用于二分类问题，其目标是最大化观测数据属于正类别或负类别的概率，从而能够进行分类。

逻辑回归的目标函数通常使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）或对数损失函数（Log Loss Function），这两者通常是等价的。

逻辑回归的交叉熵损失函数：

对于二分类问题，逻辑回归的损失函数可以表示为以下形式：

其中：

•  是损失函数。

•  是训练样本数量。

•  是第  个样本的实际类别标签（0或1）。

•  是模型预测第  个样本为正类别的概率。

•  是模型的参数（权重和偏置项）。

这个损失函数的目标是最小化观测数据的负对数似然（negative log-likelihood），从而最大化观测数据属于正类别或负类别的概率。

对于多分类问题，逻辑回归的损失函数可以使用多分类的交叉熵损失函数，如softmax交叉熵损失函数。

其他常见的损失函数包括均方误差损失 和平均绝对误差损失，但这些损失函数通常用于回归问题，而不是分类问题。

在分类问题中，逻辑回归的交叉熵损失函数是最常见和推荐的选择，因为它能够测量分类模型的概率输出与实际标签之间的差异，并且具有良好的数学性质。

03

3、逻辑回归如何处理二分类问题？如何处理多分类问题？

逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛用于处理分类问题的统计学习方法。它可以