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逻辑回归能解决多分类问题么
机器学习之——多类
分类问题
答:
机器学习之——多类分类问题 在之前,我们讨论了
逻辑回归
模型(Logistic Regression)
解决分类问题
。但是我们发现,逻辑回归模型解决的是二分问题,即:模型的结果只有两个值,y=0 or y=1 。但是在现实情境下,我们的训练集往往包含多个类(>2),我们就无法用一个二元变量(y=0|y=1)来做判断依据了。...
如何将二分类的
逻辑回归
推广到
多分类
答:
将二分类的
逻辑回归
推广到多分类,通常需要进行以下步骤:1. 增加分类的维度:将原有问题的两个类别扩展为多个类别,比如从二分类推广到三分类或五分类。2. 增加特征维度:根据实际情况,增加更多相关特征。对于
多分类问题
,可以考虑将二元变量扩展为多个类别变量,或者添加更多的特征,比如决策树等生成的特...
多分类
变量的分析方法有哪些?
答:
3. 多元逻辑回归:多元逻辑回归是用于处理多分类问题的回归模型
。比如,我们要预测一个学生是否能被录取到大学,我们可以使用多元逻辑回归模型,输入的特征可能是学生的高中成绩、SAT分数、推荐信等,而输出则是多个类别的录取概率。4. 决策树和随机森林:决策树和随机森林也是处理多分类问题的有效方法。这些...
花式玩
逻辑回归
之不是只能做二
分类
答:
其实大部分的时候,
使用逻辑回归都是处理二分类的问题
,那是因为在信用评分卡中,都是认好客户和坏客户,但是在其他的建模场景中还是存在多分类的情况的,例如你想建立一些用户标签,区分使用你在库客户的一些行为特征或者给他们加个标签,更好的建立模型,那么建模中的多分类的话,可能会用神经网络去区分...
机器学习常见算法优缺点之
逻辑回归
答:
其实
逻辑回归
的优点具体体现在5点,第一就是实现简单,广泛的应用于工业
问题
上。第二就是
分类
时计算量非常小,速度很快,存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言,多重共线性并不是问题,它可以结合L2正则化来
解决
该问题。第五就是计算代价不高,易于理解和实现。当然,...
逻辑回归
分析中因变量的数据类型
答:
例如,在医学研究中,研究人员可能会使用
逻辑回归
来预测一个人在给定其某些生理指标(如年龄、血压、胆固醇水平等)的情况下是否可能患有某种疾病。这里的因变量就是二分类的,表示“患病”或“未患病”。除了二分类数据外,逻辑回归也可以通过一些扩展方法处理
多分类问题
,但这通常...
逻辑回归
分析 自变量有多个类别
答:
1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binary
logistic
,打开二分
回归
对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个)。3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的...
logistic分类
的原理
答:
这样算出的很多结果都是连续的,不利于
分类
,故可以将结果再带入到一个Sigmoid函数以得到一些比较离散的分类结果。Sigmoid函数的轮廓如下: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...
哪种模型的可解释性更强
答:
逻辑回归
:优点:实现简单,分类时计算量非常小,速度很快,存储资源低。缺点:容易欠拟合,一般准确度不高;只能处理二
分类问题
(softmax
解决多分类
),需线性可分。含义 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。分类树(决策树...
如何最简单、通俗地理解
逻辑回归
算法?
答:
交叉熵的解释既可以从信息论的角度出发,也可从似然函数的角度理解。对于
多分类问题
,
逻辑回归
通过One VS One和One VS Rest方法扩展,
解决多
类别预测问题。扩展应用与结语 逻辑回归虽然简单,但背后的理论深厚。它不仅是线性回归的延伸,还在正则化上处理过拟合问题。对于数据科学爱好者,逻辑回归是入门和...
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