qq_33699659的博客

回归与分类机器学习中通常按照输出值类型的不同把问题分为回归问题和分类问题：回归问题中预测的结果通常是一个实数，是一种定量输出，且输入变量与输出变量均为连续变量。分类问题中预测的结果通常是有限个离散变量，是一种定性输出。通俗的讲，回归问题的得分函数是一个连续函数，而分类问题的得分函数是一个不连续的函数。线性回归：从二维平面上来看，平面上有若干个点，找出一条直线来，使这些点尽量符合这条直线的规...

一、混淆矩阵混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别 ，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目。predicted as positivepredicted as negativelabeled as pos...

对数几率回归时为了使用线性回归模型来做分类任务，使用对数几率函数，把线性模型的预测值和样本的真实标记yyy连接起来。对数几率函数：y=11+e−zy=\frac{1}{1+e^{-z}}y=1+e−z1​单位阶跃函数：f(x)={1z>00.5z=00z<0f(x) =\begin{cases}

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