如何计算逻辑回归的权重？

Posted 2023-03-13

【中文标题】如何计算逻辑回归的权重？

【英文标题】：How to calculate the weights of logistic regression?

【发布时间】：2016-07-18 02:53:47

【问题描述】：

我想对机器学习问题使用逻辑回归。这个算法的公式是P(y=1)=1/(1+ e^(-(b0+ b1 x1+b2 x2+⋯+bn xn)))。你如何计算b0，b1，...，bn？

当这张表是训练集时，公式中的b0、b1、b2分别是什么？你是怎么计算的？

当p(y=0) > p(y=1)时，新对象的预测类别是否为0？

【参考方案1】：

一个非常简短的答案是，您通常会根据您的模型定义 likelihood function，然后设置权重，以使生成的似然函数（通常使用对数似然）最大化。见 When is logistic regression solved in closed form? 。