逻辑回归。。。。。

最新推荐文章于 2025-12-17 22:15:22 发布
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#逻辑回归 #算法 #机器学习

视频链接：【机器学习】逻辑回归十分钟学会，通俗易懂（内含spark求解过程）_哔哩哔哩_bilibili

回归和分类的区别：逻辑回归是用来解决分类问题的。

回归模型的输出是连续的；分类模型的输出是离散的。

如上图所示，左侧为回归、右侧为分类。

那么逻辑回归是什么？

逻辑回归=线性回归+sigmoid函数

线性回归：用一条直线来拟合自变量的因变量之间的关系，即y=w*x+b.

如何把回归变成分类？

如上图所示把线性回归（左）根据y值的大小分为两类（右）。

什么是sigmoid函数？

逻辑回归中的z替换掉即

怎样求解出好的参数？

[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
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前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
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将线性组合转化为概率：逻辑回归模型通过将输入特征的线性组合（）传递给Sigmoid函数，将其转化为一个介于0和1之间的概率值。Ⅱ：平滑性：Sigmoid函数是光滑的S型曲线，具有连续导数。这使得逻辑回归模型易于优化，可以使用梯度下降等优化算法来找到最佳参数。
stata有序逻辑回归
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第四章 逻辑回归
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首先我们通过几个具体示例进行展示： 图中的问题和之前的线性回归的问题的主要差别在，线性回归问题中我们可以得到无穷多的输出结果，而逻辑回归中通常只会得到两个结果（即对多个输出进行统一的分类）。 当我们用线性回归算法来对这种分类问题进行拟合时，就会产生图中的问题，如果数据都按照某个值（决策边界）进行平均分布，我们还可以通过人为选取比较好的分界线（图中的蓝色直线），但是如果出现偏差较大的值（图中最右边的极端值）就会对拟合直线产生严重影响，使得我们的分界取值无法符合当前的训练示例。所以对
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方法3：使用OneVsRestClassifier包装器。Softmax通常更直接，但需要计算所有类别的概率。参数C控制正则化强度（C越小，正则化越强）对于非线性问题，需要特征工程或使用核方法。Scikit-learn默认使用此方法。类别较多：使用OvR或Softmax。多分类使用准确率、混淆矩阵、分类报告。逻辑回归对特征缩放敏感，务必标准化。方法2：使用Softmax回归。适合类别较少但样本均衡的情况。方法1：使用默认的OvR策略。类别较少且均衡：考虑OvO。预测时选择概率最高的类别。
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逻辑回归能做多分类吗？可以！通过“一对多”（OvR）或“一对一”（OvO）策略扩展，Scikit-learn的默认支持多分类。特征之间有相关性，会影响逻辑回归吗？会！逻辑回归假设特征独立，多重共线性会导致系数不稳定，可通过方差膨胀因子（VIF）检测并删除高相关特征。为什么我的模型AUC很低？可能原因：特征工程不到位（如未标准化、缺失值未处理）、类别不平衡、阈值设置不合理。逻辑回归和线性回归的区别？线性回归：预测连续值，损失函数是MSE；
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另外我们这里的数据是经过z标准化处理过的，由数值有正有负可以看出，其中有Amount列没有标准化，Time是用户登记的时间，一般银行进行业务的窗口不止有一个，所以时间有一样的，这里Time并没有什么用，前面都是数据，最后target就是最后结果。选择的标准其实就是，w1权重，有三个零，这样无论未知数为多少，都为0，只有x1自己发挥作用，而w2中权重分布比较均匀，每个未知数值都能发挥其值的作用。欠拟合的模型可以多进行训练，关键是过拟合的模型存在的问题该怎么解决，是需要我们思考的。
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逻辑回归是一种二分类算法，通过Sigmoid函数将线性回归输出转换为概率值进行分类。其核心数学原理包括假设函数、梯度下降优化和正则化处理（L1/L2）。模型评价采用混淆矩阵及相关指标（准确率、精确率、召回率、F1值）。针对欠拟合和过拟合问题，可通过调整模型复杂度及正则化强度（参数C）解决。交叉验证（如10折）可用于优化超参数选择，提升模型性能。该算法适用于需要概率输出的分类场景，具有参数可解释性强等特点。
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今天继续进行机器学习算法的学习，在上一篇博客中我们介绍了knn算法和线性回归。逻辑回归其实是在线性回归的基础上演变出来的。
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