逻辑斯底回归的特征、多分类问题及过拟合问题

最新推荐文章于 2023-06-05 18:44:48 发布
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#机器学习 #逻辑斯底回归 #经验 #大数据

逻辑斯蒂回归是一种分类方法，尤其适用于两分类问题，通过Logistic函数将特征映射到概率。文章讨论了随机梯度下降法优化算法，数据丢失处理策略，如均值填补和忽略样本，以及多分类问题的one-vs-all方法。此外，还提出了正则化作为解决过拟合问题的有效手段。

        首先，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，此外还能解决非线性问题。

LR分类器(Logistic Regression Classifier)目的就是从训练数据特征学习出一个0/1分类模型--这个模型以样本特征的线性组合作为自变量，使用logistic

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