逻辑回归在机器学习中的应用
逻辑回归是一种用于分类的监督学习技术,用于估计目标变量的可能性。它适用于具有二元类别的目标变量,其中1表示成功或是,0表示失败或否。因此,逻辑回归通过建立一个逻辑函数来预测目标变量的概率。简而言之,逻辑回归将二进制数据映射到0和1的概率表示,用于分类问题。
逻辑回归模型在数学上将P(Y=1)预测为X的函数。它是最基本的ML技术之一,可用于解决各种分类问题。
逻辑回归通常用于处理具有二元目标变量的情况,但也可以应用于其他类型的目标变量。根据类别数量的不同,逻辑回归可以分为几类。
二项式或二元式是一种分类形式,其中的因变量只有两个潜在值,分别是1或0。这些变量可以代表成功或失败、是或否等情况。
多项式:此类分类中的因变量可以有三个或更多无序类别,例如“A类”、“B类”或“C类”。这些类别没有数量意义,仅用于区分不同的类别。
序数:在这种分类中,因变量可能具有三个或更多具有定量意义的潜在有序类别或类型。例如,这些变量可能表示“差”或“好”、“很好”或“优秀”,分数范围为0到2。
机器学习中逻辑回归的假设
在深入研究逻辑回归之前,必须了解以下有关的假设。
- 二元逻辑回归中的目标变量必须始终是二元的,预期结果由因子水平1表示。
- 该模型不应有任何多重共线性,这表明自变量必须相互独立。
- 模型必须包含相关变量。
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