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逻辑回归分类必须有线性吗
回归
分析一定是
线性
的吗
答:
回归分析不一定是线性的
。根据查询相关资料信息显示,线性回归是由两个关键词来构成,分别是线性和回归。这里的线性指的是它具有线性的决策边界,在二维空间里其实就是一条线,多维空间里。
非
线性逻辑回归
可以用于非
线性分类吗
答:
可以
。逻辑回归本质上是线性回归模型,关于系数是线性函数,分离平面无论是线性还是非线性的,逻辑回归其实都可以进行分类。
逻辑回归
(Logistic Regression)详解
答:
逻辑回归
,作为监督学习领域不可或缺的二
分类
工具,它的核心理念是通过
线性回归
思想,洞察数据的潜在规律,对二或多个
类别
进行预测。其基本原理是将高维空间中的数据映射到一个超平面,以此划分为两类。关键的求解过程,便是寻找那个能最大程度地分离类别数据的超平面,通过极大似然估计或交叉熵损失函数优化...
逻辑回归
和SVM的区别是什么?
答:
逻辑回归和软间隔SVM(线性核)都是线性分类器
,其分界面是超平面(w0 + w1*x1 +...+ wd*xd = 0),所以两者适用于数据本质上是线性可分或近似线性可分的情形。软间隔SVM(非线性核)是非线性分类器,其分界面是曲面,适用于数据非线性可分的情形。注:作为SVM的原型——硬间隔SVM(线性核),刚开...
如何理解
线性回归
和
逻辑回归
这两者之间的区别呢?
答:
1、
逻辑回归
:常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。2、
线性回归
:常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。线性回归要求因变量
必须
是连续性数据变量;逻辑回归要求因变量必须是
分类
变量,二分类或者多分类的;比如要分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响,如果这个体重是属于实际的重量...
逻辑回归
和
线性回归
的区别是什么
答:
分类
变量为因变量,连续变量为自变量,做
逻辑回归
。或者是分类变量为自变量,连续变量为因变量,而且是做线性关系,则先将分类变量设置虚拟变量,再做
线性回归
。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。...
二元
logistic回归
是非
线性回归吗
答:
不是,是
线性回归
。 现在都是把
逻辑回归
作为复合函数使用的逻辑回归的原始形式 是非线性的,决定这个复合函数是否是线性的,
要
看 形式。 比如假设阈值为0.5,这里的 ,实际是一个决策面,这个决策面的两侧分别是正例和负例。逻辑回归的作用是把决策面两侧的点映射到逻辑回归曲线阈值的两侧。如果原始...
logistic
模型参数之间的关系是
线性
的
答:
正确的。
Logistic回归
分析属于非
线性回归
,它是研究因变量为二项
分类
或多项分类结果与某些影响因素之间关系的一种多重回归分析方法。多重线性回归模型要求因变量是连续型的正态分布变量,且自变量与因变量呈线性关系。当因变量是分类变量,且自变量与因变量不呈线性关系时,就不能确足多重线性回归模型的...
每个数据科学人都应该知道的7种
回归
技术
答:
确保这种做法的一个好方法是使用逐步方法来估计
逻辑回归
它
需要
较大样本量,因为在样本量较小时,最大似然估计的效率低于普通的最小二乘法 自变量不应相互关联,即不
具有
多重共
线性
。但是,我们可以选择在分析和模型中包含
分类
变量的交互作用。 如果因变量的值是序数,那么它被称为序数逻辑回归 如果因变量是多类的,...
线性回归
可以用于
分类吗
答:
在
分类
问题中,我们通常使用
逻辑回归
或其他分类算法,如决策树、支持向量机(SVM)或神经网络等。逻辑回归是一种广义线性模型,通过将
线性回归
的输出通过逻辑函数进行转换,得到概率值,从而进行分类。举个例子来说明这个问题。假设我们有一个数据集,包含了一些学生的考试成绩和是否通过考试的信息。我们的目标...
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