逻辑回归算法梳理

最新推荐文章于 2024-10-31 10:30:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lqq6315/article/details/88086034
本文深入探讨了逻辑回归与线性回归的联系与区别，详细阐述了逻辑回归的原理，包括损失函数的推导和优化方法如共轭梯度法。此外，讨论了正则化在模型中的作用以及如何应对样本不均衡问题，如过采样、欠采样和阈值移动。最后，介绍了sklearn库中逻辑回归模型的参数设置及其意义。

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1.逻辑回归与线性回归的区别和联系

  • 联系：逻辑回归与线性回归都属于广义线性回归模型
  • 区别：逻辑回归即可以看做回归算法，也可以看做是分类算法，通常解决分类问题，但只可以解决二分类问题；线性回归Y值是连续变量，值域为[-∞, +∞]，逻辑回归p值代表概率，值域为[0,1]，Y表示分类变量；损失函数表示不同。

2.逻辑回归的原理

其原理是将样本的特征和样本发生的概率联系起来。
在这里插入图片描述

3.逻辑回归损失函数推导及优化

在这里插入图片描述
优化方法：

  • 共轭梯度法
  • BFGS (变尺度法)
  • L-BFGS (限制变尺 度法)

4. 正则化与模型评估指标

正则化：
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模型评估指标：在数据极度偏斜的情况下，分类准确度存在问题，比如预测癌症，因此只用分类准确度是远远不够的。引入以下指标，
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