100天项目 Day 4 逻辑回归

本文深入探讨了逻辑回归在分类问题中的应用,重点介绍了如何通过逻辑函数估算概率,将连续的预测值转换为离散的二进制结果,适用于如预测选举投票等场景。

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逻辑回归被用来处理不同的分类问题,这里的目的是预测当前被观察的对象属于哪个组。可以体统一个离散的二进制输出结果。

eg: 某人是否会在即将到来的选举中进行投票

原理: 使用基础逻辑函数通过估算概率来测量因变量【预测结果y】和一个或者多个自变量【特征值x】之间的关系

            得到的概率值必须转换为二进制数,以便在实际中进行预测。常用sigmoid函数,使用阀值分类器将(0,1)范围的值转化为        0和1来表示结果。

逻辑回归给出离散的输出结果,而线性回归给出的是连续的输出结果。

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