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。

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        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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[机器学习] 逻辑回归2——多分类问题和过拟合问题
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逻辑回归与过拟合问题
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03-26 8790
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keepreder
07-30 7649
在讨论之前，让我们来看一下逻辑回归和决策树的主要差别： 有些分歧是表面的，例如决策树可以对付缺失值，而逻辑回归需要挖掘人员预先对缺失数据进行处理。但实际上决策树同样要对缺失值做出某种假设和处理。例如CART在遇到一个变量中有缺失情况时，是用次级变量进行替换切分。这种做法在逻辑回归中也可以办到，但需要单独的编程。而在决策树中，这一步已经嵌入软件的算法引擎。 从实质上看，决
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kristing的博客
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宁城县初三语文上学期期末试题及答案精选.doc
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逻辑回归 使用-sigmoid函数-进行对数几率回归(通常解决二分类问题) 单特征 from sklearn import datasets import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt iris = datasets.load_iris() list(iris.keys()) X=iris["data"][:,3:] #petal width 花瓣宽度,选择每行的第四个(每行共四个) print(iris["target"]) y=(iris["t
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Classification and Representation Classification 为了尝试分类，一种方法是使用线性回归，并将所有大于0.5的预测映射为1，而所有的预测都小于0.5映射为0。然而，这种方法并不适用，因为分类实际上并不是一个线性函数。 下面是个肿瘤的例子，y=1就是恶性，y=0就是良性，当使用一条直线去拟合时，可以尝试将输出阈值设为0.5，大于0.5就预测y=...
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