邏輯迴歸在機器學習的應用

邏輯迴歸是一種用於分類的監督學習技術，用於估計目標變數的可能性。它適用於具有二元類別的目標變量，其中1表示成功或是，0表示失敗或否。因此，邏輯迴歸透過建立一個邏輯函數來預測目標變數的機率。簡而言之，邏輯回歸將二進位資料映射到0和1的機率表示，用於分類問題。

邏輯迴歸模型在數學上將P(Y=1)預測為X的函數。它是最基本的ML技術之一，可用於解決各種分類問題。

邏輯迴歸通常用於處理具有二元目標變數的情況，但也可以應用於其他類型的目標變數。根據類別數量的不同，邏輯迴歸可以分為幾類。

二項式或二元式是一種分類形式，其中的依變數只有兩個潛在值，分別是1或0。這些變數可以代表成功或失敗、是或否等情況。

多項式：此類分類中的依變數可以有三個或更多無序類別，例如「A類」、「B類」或「C類」。這些類別沒有數量意義，僅用於區分不同的類別。

序數：在這種分類中，因變數可能具有三個或更多具有定量意義的潛在有序類別或類型。例如，這些變數可能表示“差”或“好”、“很好”或“優秀”，分數範圍為0到2。

機器學習中邏輯迴歸的假設

#在深入研究邏輯迴歸之前，必須先了解以下相關的假設。

• 二元邏輯迴歸中的目標變數必須始終是二元的，預期結果由因子水準1表示。
• 該模型不應有任何多重共線性，這表示自變數必須相互獨立。
• 模型必須包含相關變數。

以上是邏輯迴歸在機器學習的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！