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逻辑回归和线性回归的区别和联系
逻辑回归和线性回归的区别
是什么?
答:
一、性质不同
1、
逻辑回归:是一种广义的线性回归分析模型
。2、线性回归:利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。二、
应用不同
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。
逻辑回归和线性回归的区别
是什么
答:
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
。线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。用一个方程式来表示它,即 Y=a+b*X + e,其中 ...
逻辑回归
是
线性回归
吗
答:
是的,他是一种广义的
线性回归
分析模型 当
logistic回归
模型能够较好地拟合数据时,我们便可以对模型的系数进行解释了,类似于线性回归系数。
Logistic回归
系数也可以被解释为对应自变量一个单位的变化所导致的因变量上的变化。在logistic回归系列(二)中,我们把logistic回归因变量转化成了比数对数后进行回归,...
线性回归与逻辑回归的关系
,理解了
联系
函数,一切都不是问题
视频时间 01:52
“
逻辑回归
” 和 "
线性回归
"
的关系
答:
都可以做预测,但它们之间不存在包含关系。
逻辑回归
用在二值预测,比如预测一个客户是否会流失,只有0-不流失,1-流失;线性回归用来进行连续值预测,比如预测投入一定的营销费用时会带来多少收益。
回归
分析模型是如何工作的?
答:
线性回归模型: 线性回归是最基本和常见的回归模型。它假设自变量与因变量之间存在线性关系,并尝试通过拟合一条直线来描述这种关系。多项式回归模型: 如果研究发现自变量与因变量之间的关系不能简单地用一条直线解释,可以考虑使用多项式回归模型。多项式回归允许引入多项式项,以更好地拟合数据。
逻辑回归模型
:...
逻辑回归
解决的是什么问题
答:
有时候,有序Logit(
logistic
)
回归的
数据也可以直接进行
线性回归
分析,而且结论上基本一致,线性回归分析时要求因变量Y应该满足正态性,而有序Logit(logistic)回归则需要因变量Y为类别数据且有序。针对自变量X,并没有特别的数据类型要求,如果是定量数据直接放入就好,如果是定类数据可能需要进行‘虚拟(哑)...
统计学为什么要进行
回归
分析?回归分析分的种类有哪些
答:
1、简单线性回归:用于研究一个自变量和一个因变量之间的关系。2、多元线性回归:用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。
3、逻辑回归
:用于研究自变量对二分类或多分类的影响。4、多项式回归:用于研究非线性关系的回归模型。5、非参数回归:用于研究自变量和因变量之间的关系,而不依赖于特定的函数形式...
逻辑回归
原理
答:
这一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因变量不同。这一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因变量不同。如果是连续的,就是多重线性回归 如果是二项分布,就是Logistic回归 如果是Poisson分布,就是Poisson回归 如果是负二项分布,就是负二项回归 4.
逻辑回归用途
寻找危险因素...
逻辑回归
是
线性
还是非线性
答:
逻辑回归
是非线性 1、逻辑回归的模型引入了sigmoid函数映射,是非线性模型,但本质上又是一个线性回归模型,因为除去sigmoid映射函数
关系
,其他的步骤,算法都是
线性回归的
。可以说,逻辑回归,都是以线性回归为理论支持的。2、假设特征和结果都满足线性。即不大于一次方。这个是针对收集的数据而言。收集的数据中...
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