Aplikasi regresi logistik dalam pembelajaran mesin

Regression logistik ialah teknik pembelajaran diselia untuk pengelasan yang menganggarkan kemungkinan pembolehubah sasaran. Ia berfungsi untuk pembolehubah sasaran dengan kategori binari, di mana 1 mewakili kejayaan atau ya dan 0 mewakili kegagalan atau tidak. Oleh itu, regresi logistik meramalkan kebarangkalian pembolehubah sasaran dengan membina fungsi logistik. Ringkasnya, regresi logistik memetakan data binari kepada perwakilan kebarangkalian 0 dan 1 untuk masalah pengelasan.

Model regresi logistik meramalkan P(Y=1) secara matematik sebagai fungsi X. Ia adalah salah satu teknik ML yang paling asas dan boleh digunakan untuk menyelesaikan pelbagai masalah pengelasan.

Regresi logistik biasanya digunakan untuk mengendalikan situasi dengan pembolehubah sasaran binari, tetapi boleh digunakan pada jenis pembolehubah sasaran yang lain juga. Bergantung kepada bilangan kategori, regresi logistik boleh dibahagikan kepada beberapa kategori.

Binomial atau binari ialah satu bentuk klasifikasi di mana pembolehubah bersandar hanya mempunyai dua nilai potensi, 1 atau 0. Pembolehubah ini boleh mewakili kejayaan atau kegagalan, ya atau tidak, dsb.

Polinomial: Pembolehubah bersandar dalam jenis pengelasan ini boleh mempunyai tiga atau lebih kategori tidak tertib, seperti "Kelas A", "Kelas B" atau "Kelas C". Kategori ini tidak mempunyai makna kuantitatif dan hanya digunakan untuk membezakan antara kategori yang berbeza.

Ordinal: Dalam klasifikasi ini, pembolehubah bersandar mungkin mempunyai tiga atau lebih kategori tertib yang berpotensi atau jenis kepentingan kuantitatif. Sebagai contoh, pembolehubah ini mungkin bermaksud "lemah" atau "baik", "sangat baik" atau "cemerlang", dengan skor antara 0 hingga 2.

Andaian regresi logistik dalam pembelajaran mesin

Sebelum mendalami regresi logistik, anda mesti memahami andaian berkaitan berikut.

• Pembolehubah sasaran dalam regresi logistik binari mestilah sentiasa binari, dengan hasil yang dijangkakan diwakili oleh tahap faktor 1.
• Model tidak sepatutnya mempunyai sebarang multikolineariti, yang menunjukkan bahawa pembolehubah bebas mestilah bebas antara satu sama lain.
• Model mesti mengandungi pembolehubah yang berkaitan.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi regresi logistik dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!