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逻辑回归是分类还是回归
为什么
逻辑回归
比线性回归要好
答:
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,是连续性的数据变量,这个时候就用线性回归来做;如果将体重分类,分成了高、中、低这三种体重类型作为因变量,则采用...
分层
回归是逻辑回归
吗
答:
不属于。
逻辑回归
属于概率型的非线性回归,分为二
分类和
多分类的回归模型。分层回归的理解其实是对两个或多个回归模型进行比较。分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。分层回归将核心研究的变量放在最后一步进入模型,以考察在排除了其他变量的贡献的情况下,该变量对回归方程的贡献。如果变量仍然...
逻辑回归
能用于横断面研究吗
答:
多元逻辑回归可以用于横断面研究。在做多元逻辑回归进行
分类
问题时,经常需要将某一个分类转化成vector,或者反过来的操作。
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。
机器学习中的
分类和回归
的区别在哪里?
答:
机器学习的方法:1、监督学习(Supervised Learning)监督学习是最常见的机器学习方法之一。其使用带有标签的训练数据来构建模型,然后用该模型进行预测。监督学习的目标是通过学习输入
和
输出之间的关系,对未知输入进行准确预测。常见的监督学习算法包括线性回归、
逻辑回归
、决策树、支持向量机和神经网络等。2、...
分类和回归
的区别是什么?
答:
机器学习的方法:1、监督学习(Supervised Learning)监督学习是最常见的机器学习方法之一。其使用带有标签的训练数据来构建模型,然后用该模型进行预测。监督学习的目标是通过学习输入
和
输出之间的关系,对未知输入进行准确预测。常见的监督学习算法包括线性回归、
逻辑回归
、决策树、支持向量机和神经网络等。2、...
分类和回归
的区别在哪里?
答:
机器学习的方法:1、监督学习(Supervised Learning)监督学习是最常见的机器学习方法之一。其使用带有标签的训练数据来构建模型,然后用该模型进行预测。监督学习的目标是通过学习输入
和
输出之间的关系,对未知输入进行准确预测。常见的监督学习算法包括线性回归、
逻辑回归
、决策树、支持向量机和神经网络等。2、...
logistic回归
与logit回归有何不同?
答:
一、意思不同
logistic回归是
概率模型,非线性表达式,其线性表达式即logit回归。logistic回归计算的是P,而logit回归计算的是logit(p)。logistic属于概率型非线性回归,是研究二
分类
(可扩展到多分类)观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。二、参照不同 Logit是把其中的一种选择作为另一种...
logistic回归和
logit回归有什么区别吗?
答:
一、意思不同
logistic回归是
概率模型,非线性表达式,其线性表达式即logit回归。logistic回归计算的是P,而logit回归计算的是logit(p)。logistic属于概率型非线性回归,是研究二
分类
(可扩展到多分类)观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。二、参照不同 Logit是把其中的一种选择作为另一种...
logistic回归
中该怎样选择‘变量选择方法’
答:
如果Y是定类数据,此时则需要使用Logit(
logistic
)
回归
分析。Logit回归共分为三种,分别是二元Logit(
Logistic
)回归、多
分类
Logit(Logistic)回归,有序Logit(Logistic)回归(也称Oridinal回归),此三个方法的区别在于因变量Y的数据类型。如下表:如果是有序Logit(logistic)回归,其因变量Y为定类且有序...
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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