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逻辑回归是分类还是回归
机器学习中的
逻辑回归
到底是
回归还是分类
答:
分类
。。。只是很多时候,对于逻辑回归的某些应用场合,最终要的结果可能不是分类的结果,而是计算出的概率。这里可能会混淆认知。
Cox回归与
逻辑回归是
什么?
答:
2. 逻辑回归:逻辑回归是一种广泛用于分类问题的统计分析方法
。它的主要目标是预测一个二元结果的概率,例如疾病的存在与否、邮件是否为垃圾邮件等。逻辑回归通过拟合一个逻辑函数来建模因变量(二元结果)和自变量(预测因素)之间的关系。例如,我们可以用逻辑回归来预测一个电子邮件是否是垃圾邮件,这里的...
最典型的监督学习算法包括
回归和
答:
逻辑回归:逻辑回归是一种用于分类问题的监督学习算法
。它通过拟合一个逻辑函数来预测类别概率,然后将概率与阈值进行比较,从而将数据点分为两个或多个类别。支持向量机:支持向量机(SVM)是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。它通过找到一个超平面,使得该超平面可以最大化地将不同类别的数据分隔开。
随机森林
和逻辑回归
的区别
答:
定义不同,模型类型不同
。1、定义不同:随机森林是用于分类和回归的监督式集成学习模型;逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。2、模型类型不同:逻辑回归是一种二分类模型;而随机森林是一种多分类模型。
机器学习故事汇-
逻辑回归
算法
答:
今天我们要来讨论的一个分类算法-逻辑回归(你有没有搞错
,这不还是回归吗,虽然名字带上了回归其实它是一个非常实用的分类算法)。,适合对数学很头疼的同学们,小板凳走起!先来吹一吹逻辑回归的应用,基本上所有的机器学习分类问题都可以使用逻辑回归来求解,当前拿到一份数据想做一个分类任务的时候第...
神经网络挖掘模型与
logistic回归
挖掘模型的不同点有哪些?
答:
逻辑回归
有点像线性回归,但是它是当因变量不是数字时使用。比如说因变量是布尔变量(如是/否响应),这时候就需要逻辑回归。它称
为回归
,但实际上是是根据回归进行分类,它将因变量
分类为
两个类中的任何一个。网页链接 如上所述,逻辑回归用于预测二进制输出。例如,如果信用卡公司打算建立一个模型来...
逻辑回归
算法原理是什么?
答:
逻辑回归
就是这样的一个过程:面对一个回归或者
分类
问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,测试验证这个求解的模型的好坏。
Logistic回归
虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别)。回归模型中,y是一个定性变量,...
logistic分类
的原理
答:
这样,计算的结果会是一个0-1的值。进而0.5以上归为一类,以下归为一类即可。(一般的
逻辑回归
只能解决两个
分类
的问题)接下来的工作重点就转移到了最佳回归系数的确定了。最佳回归系数的确定 确定最佳回归系数的过程,也就是对数据集进行训练的过程。求最佳回归系数的步骤如下:1. 列出分类函数:(θ ...
逻辑回归
(logistic regression)是线性
分类
器吗?
答:
是。常见的线性
分类
器有:LR,贝叶斯分类,单层感知机、线性
回归
。常见的非线性分类器:决策树、RF、GBDT、多层感知机。
逻辑回归
包括分层回归吗
答:
1、
逻辑回归 是
指利用数理统计方法和概率论建立
分类
模型,用来预测某个变量的值在一定条件下为0或1的概率。逻辑回归模型的输出结果为0或1的概率值或者分类标签,属于一种广义线性模型,适用于解决二分类问题。2、分层回归 是用于解决分类问题和多重共线性问题的一种回归方法。在分层回归中,分析人员会...
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