Maga a logisztikus regressziós modell egyszerűen modellezi a kimenet valószínűségét a bemenet szempontjából, és nem végez statisztikai osztályozást (nem osztályozó), bár használható egy osztályozó, például úgy, hogy kiválaszt egy határértéket, és a bemeneteket a vágási határnál nagyobb valószínűséggel osztályozza …
Hogyan használható a logisztikus regresszió osztályozóként?
A logisztikus regresszió egy egyszerű, de nagyon hatékony osztályozási algoritmus, ezért gyakran használják számos bináris osztályozási feladathoz. … A logisztikai regressziós modell lineáris egyenletet használ bemenetként, és logisztikai függvényt és esélynaplózást használ a bináris osztályozási feladat végrehajtásához.
A logisztikus regresszió osztályozás vagy regresszió?
A logisztikus regresszió egy osztályozási algoritmus, amelyet használnak arra, hogy a megfigyeléseket osztályok diszkrét halmazához rendeljék. Néhány példa az osztályozási problémákra: e-mail spam vagy nem spam, online tranzakciók csalás vagy nem csalás, rosszindulatú daganat vagy jóindulatú.
Miért osztályozó a logisztikus regresszió?
A logisztikus regresszió alapvetően egy felügyelt osztályozási algoritmus. Egy osztályozási feladatban az y célváltozó (vagy kimenet) csak diszkrét értékeket vehet fel adott jellemzők (vagy bemenetek), X esetén. A közhiedelemmel ellentétben a logisztikus regresszió egy regressziós modell.
A logisztikus regresszió lineáris osztályozó?
A logisztikai regressziót hagyományosan lineáris osztályozóként használták, azaz amikor az osztályok a jellemzőtérben lineáris határokkal elválaszthatók. Ez azonban orvosolható, ha véletlenül jobb elképzelésünk van a döntési határ alakjáról… … A döntési határ tehát lineáris.
