Loģistiskā regresija ir vienkāršs, taču ļoti efektīvs klasifikācijas algoritms, tāpēc to parasti izmanto daudziem binārās klasifikācijas uzdevumiem … Loģistiskās regresijas pamatā ir loģistikas funkcija, ko sauc arī par sigmoīdu. funkcija, kas uzņem jebkuru reālās vērtības skaitli un kartē to ar vērtību no 0 līdz 1.
Vai regresiju var izmantot klasifikācijai?
Lineārā regresija ir piemērota nepārtrauktas vērtības izlaides prognozēšanai, piemēram, īpašuma cenas prognozēšanai. … tā kā loģistiskā regresija ir paredzēta klasifikācijas problēmām, kas paredz varbūtības diapazonu no 0 līdz 1.
Vai loģistikas regresiju galvenokārt izmanto regresijai vai klasifikācijai?
To var izmantot Klasifikācijai, kā arī regresijas problēmām, bet galvenokārt izmanto klasifikācijas problēmām. Loģistisko regresiju izmanto, lai prognozētu kategoriski atkarīgo mainīgo ar neatkarīgu mainīgo palīdzību. Loģistikas regresijas problēmas rezultāts var būt tikai no 0 līdz 1.
Vai loģistisko regresiju var izmantot 3 klašu klasifikācijai?
Pēc noklusējuma loģistisko regresiju nevar izmantot klasifikācijas uzdevumiem, kuriem ir vairāk nekā divas klašu etiķetes, tā sauktā vairāku klašu klasifikācija. Tā vietā ir nepieciešamas izmaiņas, lai atbalstītu vairāku klašu klasifikācijas problēmas.
Vai loģistisko regresiju var izmantot nelineārai klasifikācijai?
Tātad, lai atbildētu uz jūsu jautājumu, loģistikas regresija ir patiešām nelineāra attiecībā uz izredzēm un varbūtību, tomēr tā ir lineāra loga koeficientu izteiksmē.
