logist／softmax回归

最新推荐文章于 2024-08-14 17:14:53 发布
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本文探讨了Logistic回归的应用及其与传统回归的区别，包括通过Sigmoid函数约束预测值范围，解决预测概率超出有效范围的问题，以及使用对数似然函数作为损失函数。此外，还介绍了Softmax函数在多分类任务中的应用。

1、logist：应用于二分类

1、与一般回归的区别在于,逻辑斯蒂变换能解决一般回归模型遇到的如下困难：

    1.模型的预测概率可能落在[0,1]区间之外，logist中>=0.5取1正例，<0.5取0负例，；

    2.独立变量不是正态分布的；

    3.因变量的方差是不一致的.

2、logist回归引入sigmod函数（阶越函数）作为模型函数，使目标值在0，1范围内

3、引入对数似然函数作为损失函数，求的极值

softmax：多分类

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