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逻辑回归是分类还是回归
Cox
回归和逻辑回归是
什么?
答:
Cox
回归和逻辑回归是
两种不同的统计分析方法,最主要的区别在于他们研究的因变量类型和目标。Cox回归用于生存分析,而逻辑回归则用于二
分类
问题。1. Cox回归:Cox回归,也称为比例风险模型或Cox比例风险模型,是一种用于生存分析的统计方法。生存分析是一种统计方法,用于研究在某种事件发生前个体的“生存”...
Cox
回归和逻辑回归
有什么不同呢?
答:
Cox
回归和逻辑回归是
两种不同的统计分析方法,最主要的区别在于他们研究的因变量类型和目标。Cox回归用于生存分析,而逻辑回归则用于二
分类
问题。1. Cox回归:Cox回归,也称为比例风险模型或Cox比例风险模型,是一种用于生存分析的统计方法。生存分析是一种统计方法,用于研究在某种事件发生前个体的“生存”...
Cox
回归和逻辑回归
的区别是什么?
答:
Cox
回归和逻辑回归是
两种不同的统计分析方法,最主要的区别在于他们研究的因变量类型和目标。Cox回归用于生存分析,而逻辑回归则用于二
分类
问题。1. Cox回归:Cox回归,也称为比例风险模型或Cox比例风险模型,是一种用于生存分析的统计方法。生存分析是一种统计方法,用于研究在某种事件发生前个体的“生存”...
Cox
回归和逻辑回归
有什么区别呢?
答:
Cox
回归和逻辑回归是
两种不同的统计分析方法,最主要的区别在于他们研究的因变量类型和目标。Cox回归用于生存分析,而逻辑回归则用于二
分类
问题。1. Cox回归:Cox回归,也称为比例风险模型或Cox比例风险模型,是一种用于生存分析的统计方法。生存分析是一种统计方法,用于研究在某种事件发生前个体的“生存”...
如何理解线性
回归和逻辑回归
这两者之间的区别呢?
答:
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。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...
线性
回归和逻辑回归
有什么区别?
答:
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。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...
线性
回归和逻辑回归
有什么区别吗?
答:
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。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...
线性
回归和逻辑回归
区别在哪里?
答:
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。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...
线性
回归和逻辑回归
的区别
答:
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。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...
机器学习中,
分类和回归
具体有哪些方法
答:
分类
:朴素贝叶斯 ,
逻辑回归
, 决策树 , 支持向量机 回归:最小二乘法,多项式拟合, 向量机回归
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