logistics regression

本文介绍了逻辑回归的基本概念,解释了其作为一种分类方法的工作原理,主要用于解决两类问题,并探讨了如何通过建立代价函数来求解最优模型参数。

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        逻辑回归就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。

Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别)

回归模型中,y是一个定性变量,比如y=0或1,logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率(可以想下好坏肿瘤的例子)


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