6.逻辑回归

Posted 2021-02-27 seele233

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？

2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？

3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？

1.逻辑回归：逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。

线性回归	逻辑回归
要求变量服从正态分布	对变量分布没有要求
要求因变量是连续性数值变量	要求因变量是分类型变量
要求自变量和因变量呈线性关系	不要求自变量和因变量呈线性关系
直接分析因变量与自变量的关系	因变量取某个值的概率与自变量的关系

 

2.过拟合：模型学习能力过强，把“不该学”的也学了。

 欠拟合：模型学习能力过差，“该学”的没完全学到。

 

3.可以应用的场景：比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。