6.逻辑回归
Posted rinkong0403
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了6.逻辑回归相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.用自己的话描述一下,什么是逻辑回归,与线性回归对比,有什么不同?
逻辑回归是一种有监督的统计学习方法,主要用于对样本进行分类。
不同的就是线性回归中,独立变量的系数解释十分明了,就是保持其他变量不变时,改变单个变量因变量的改变量。而在逻辑回归中,自变量系数的解释就要视情况而定了,要看选用的概率分布是什么,如二项式分布,泊松分布等。
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合?
过拟合:就是太过贴近于训练数据的特征了,在训练集上表现非常优秀,近乎完美的预测/区分了所有的数据,但是在新的测试集上却表现平平,不具泛化性,拿到新样本后没有办法去准确的判断。
欠拟合:测试样本的特性没有学到,或者是模型过于简单无法拟合或区分样本。
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些?
1.数据挖掘
2.经济预测
3.疾病自动诊断
以上是关于6.逻辑回归的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章