基于分类问题的逻辑回归模型

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于分类问题的逻辑回归模型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

由于分类问题的输出是0、1这样的离散值,因而回归问题中用到的线性回归模型就不再适用了。对于分类问题,我们建立逻辑回归模型。

针对逻辑回归模型,主要围绕以下几点来讨论。

  • Logistic Regression (逻辑回归)

  • Sigmoid Function (逻辑函数)

  • Decision Boundaries (决策边界)

  • Cost Function (代价函数)

 

决策边界不是数据集的属性,而是假设本身及其参数的属性。我们不是用训练集来定义的决策边界,我们用训练集来拟合参数θ,一旦有了参数θ就可以确定决策边界。

 

以上是关于基于分类问题的逻辑回归模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习系列7 基于Python的Scikit-learn库构建逻辑回归模型

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