邏輯迴歸解決的是什麼問題
1樓：網友
邏輯迴歸原理的基本概念。
1.什麼是邏輯迴歸？
logistic迴歸是這樣乙個過程：面對乙個迴歸或分類問題，建立代價函式。
然後通過最優化方法迭代求解最優的模型引數，然後對我們求解的模型的質量肢模進行檢驗和驗證。
logistic迴歸其實是一種分類方法，雖然名字叫「迴歸」。主要用於兩個分類問題(即只有兩個輸出，分別代表兩個類別)。
在迴歸模型。
中，y是乙個定性變數，如y=0或方法主要用於研究某些事件發生的概率。
2.邏輯迴歸的優點和缺點。
優勢：1)速度快，適用於二分類問題。
2)簡單易懂，直接看到每個特徵的權重。
3)模型可以容易地更新以吸收新資料。
缺點：對資料和場景的適應性有限，不如決策樹演算法。
強。3.邏輯迴歸和多元線性迴歸。
的區別。邏輯迴歸和多元線性迴歸其實有很多共同點。最大的區別是它們的因變數。
不同，而其他的基本相同。因此，這兩個迴歸可以屬於同乙個家族，即廣義線性模型。
這個家族中的模型除了因變數不同之外，在形式上基本相似。這個家族中的模型除了因變數不同之外，在形式上基本相似。
如果是連續的，就是多元線性迴歸。
如果是二項分佈，就是logistic迴歸。
如果是泊松分佈。
就是泊松迴歸。
如果是負二項分佈。
就是負二項迴歸。
4.邏輯迴歸的使用。
尋找危險因素：尋找某種疾病的危險因素等。；
預辯襪測：根據模型，**不同自變數。
下某種疾病或情況發生的概率；
辨別：其實和**差不多。也是基於模型來判斷某人屬於某種疾病或情況的概率，也就是看這個人屬於某種疾病的可能性有多大。
5.迴歸的一般步驟。
尋找h函式(即**函式)
j函式(損失函式)
嘗試最小化j函式，得到迴歸引數(θ)
6.構造**函式h(x)
1)邏輯函式(或sigmoid函式，其函式形式為：
對於線性邊界的情況，邊界形式如下：
訓練資料是乙個向量。
最佳引數。**函式是：
函式h(x)的值具有特殊的含義，它表示結果為1的概率。因此，對於輸入x，將結果分類到類別1和類別0的概率是：
p(y = 1│x；θ)h_θ x)
p(y = 0│x；θ)1-h_θ x)
7.構造損失函式j(m個樣本，每個樣本具有n個特徵)
代價函式和j函式如下，基於極大似然估計攜飢激匯出。
8.損失函式的詳細推導過程。
1)找到成本函式。
概率被組合並寫成：
你對這個的評價是？收起。
邏輯迴歸演算法原理是什麼？
2樓：帳號已登出
邏輯迴歸就是這樣的乙個過程：面對乙個迴歸或者分類問題，建立代價函式，然後通過優化方法迭代求解出最優的模型引數，測試驗證這個纖激求解的模型的好壞。
logistic迴歸雖然名字裡帶「迴歸」，但是它實際上是一種分類方法，主要用於兩分類問題（即輸出只有兩種，分別代表兩個類別）。迴歸模型中，y是乙個定性變數，比如y=0或1，logistic方法主要應用於研究某些事件發生的概率。
logistic迴歸模型的適用條件
1、因變數為二分類的分類變數或某事件的發生率，並且是數值型變數。但是需要注意，重複計數現象指標不適用於logistic迴歸。
2、殘差和因變數都要服從二項簡核分佈。二項分佈對應的是分類變數毀咐襪，所以不是正態分佈，進而不是用最小二乘法，而是最大似然法來解決方程估計和檢驗問題。
3、自變數和logistic概率是線性關係。
以上內容參考：百科-logistic迴歸。
3樓：當代教育科技知識庫
線性迴歸要求因變數必須是連續性資料變數顫彎棚；邏輯迴歸要求因變數必須是分類變數，二分類或者多分類的；
比如要分析性別、年齡、身高、飲食習慣對於體重的影響，如果這個體重是屬於實際的重量，是連續性的資料變數，這個時候就用線性迴歸來做；鬧羨如果將體重分類，分成了茄則高、中、低這三種體重型別作為因變數，則採用logistic迴歸。
線性迴歸的特徵：
迴歸分析中有多個自變數：這裡有乙個原則問題，這些自變數的重要性，究竟誰是最重要，誰是比較重要，誰是不重要。所以，spss線性迴歸有乙個和逐步判別分析的等價的設定。
原理：是f檢驗。spss中的操作是「分析」～「迴歸」～「線性」主對話方塊方法框中需先選定「逐步」方法～「選項」子對話方塊。
邏輯迴歸有哪些模型
4樓：教育之星
有如下模型：
1、二項logistic迴歸。
因變數。為兩種結局的二分類變數，如中獎=1、未中獎=0；
自變數。可以為分類變數，也可以為連續變數；陽性樣本量n要求是自變數個數至少10倍。
2、無序多分類logistic迴歸：
因變數為無序的多分類變數，如獲取健康知識途徑（傳統大眾媒介=1，網路=2，社群宣傳=3）；自變數可以為分類變數，困衫也可以為連續變數；也可用於因變數為有序多分類變數，但不滿足平行檢驗。
條件的資料資料薯銷。
原理：用因變數的各個水平（除參照水平外）與參照水平比值的自然對數。
來建立模型方程。
3、有序多分類logistic迴歸：
因變數為有序的多分類變數，如病情嚴重程度（輕度=1，中度=2，重度=3）；自變數可以為分類變數，也可以為連續變數。
原理：將因變數的多個分類依次分割為多個二元的logistic迴歸；
須進行平行線。
檢驗數尺遊，即檢驗自變數係數是否相等，如不滿足，則使用無需多分類logistic迴歸。
邏輯迴歸有哪些模型
5樓：網友
1.二項式邏輯迴歸：
因變數是有兩種結果的二元變數，比如贏=1，輸= 0；
自遲頃變數可以是分類變數，也可以是連續變數；要求正樣本數n至少是自變數數的10倍。
2.無序多分類邏輯迴歸；
因變數為無序多類變數，如健康知識獲取途徑(傳統大眾**=1，網路=2，社群宣傳= 3)；自變數可以是分類變數，也可以是連續變數；也可用於因變數為有序多分類變數叢轎，但不滿足平行檢驗條件的資料。
3.有序多分類邏輯迴歸：
因變數是有序的多類別變數，如疾病嚴重程度(輕度=1，中度=2，重度= 3)；自變數可以是分類變數，也可以是連續變數。
原理：將多類因變數依次劃分為多元二元logistic迴歸；
要求平行線檢驗，即自變數係數是否相等；如果沒有，則使用沒有多分類的邏輯迴歸。
邏輯迴歸等於什麼加什麼
6樓：一名優質博主
邏輯迴歸，這個演算法由於簡單、實用、高效，在業界應用十分廣泛。注意咯，這裡的「邏輯」是音譯「邏輯斯蒂（logistic）」的縮寫，並不是說這個演算法具有怎樣的邏輯性。
前面說過，機器學習演算法中的監督式學習可以分為2大類：
分類模型：目標變數是分類變數（離散值）；
迴歸模型：目標變數是連續性數值變數。
邏輯迴歸通常用於解決分類問題，例如，業界經常用它來**：客戶是否會購買某個商品告陵悶，借款人是否會違約等等。
實際上，「分類」是應用邏輯迴歸的目的和結果，但中間過程依舊是「迴歸」。
為什麼這麼說？
因為通過邏輯迴歸模型，我們得到的計算結果是0-1之間的連續數字，可以把它稱為「可能性」（概率）。對於上述問題，就是：客戶購買某個商品的可能性，借款人違約的可能性。
然後，給這個可能性加乙個閾值，就成了分類。例如，汪兆算出貸款違約的可能襪彎性》，將借款人預判為壞客戶。
邏輯迴歸包括分層迴歸嗎
7樓：威樂商貿****
邏輯迴歸不包括分層迴歸。
分層迴歸和邏輯迴歸是兩轎李姿種不同的迴歸方法：
1、邏輯迴歸。
是指利用數理統計方法和概率論建立分類模型，用來**某個變數的值在一定條件下為0或1的概率。邏輯迴歸模型的輸出結果為0或1的概率值或者分類標籤，屬於一種廣義線性模型，適用於解決二分類問題。
2、分層迴歸。
是用於解決分類問題和多重共線性問題的一種迴歸方法。在分層迴歸中，分析人員會根據樣本的特徵對樣本進行劃分，將每個子集中的樣本看作乙個單獨的迴歸問題進行迴歸分析，從而提高模型的準確度。
因此，雖然兩種方法都是迴歸分析方法閉絕，但邏輯迴歸和分層迴歸是不同的方法，並不包括關係。自20世紀末葉以來，針對資料分層結構擾亂的分層模型不論是在理論研究方面還是在應用方面都獲得了長足的發展。該模型實質上就是條件獨立分層模型。
多元邏輯迴歸模型簡介：
在1980年ohlson第乙個將邏輯迴歸方法引人財務危機預警領域，他選擇了1970至1976年間破產的105家公司和2058家非破產公司組成的配對樣本，分析了樣本公司在破產概率區間上的分佈以及兩類錯誤和分割點之間的關係。
邏輯迴歸的規模：
發現公司規模、資本結構、業績和當前的融資能力進行財務危機的**準確率達到。邏輯迴歸分析方法使財務預警得到了重大改進，克服了傳統判別分析中的許多問題，包括變數屬於正態分佈的假設以及破產和非破產企業具有同一協方差矩陣的假設。
多元邏輯迴歸（logistic）被引入財務風險**研究之後，財務危機**即簡化為已知一公司具有某些財務特徵，而計算其在一段時間內陷入財務危機的概率問題。如果算出的概率大於設定的分割點，則判定該公司將陷入財務風險。
邏輯迴歸和線性迴歸的區別是什麼？
8樓：是你找到了我
一、性質不同。
1、邏輯迴歸。
是一種廣義的線性迴歸分析模型。
2、線性迴歸：利用數理統計中迴歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。
二、應用不同。
1、邏輯迴歸：常用於資料探勘，疾病自動診斷，經濟**等領域。
2、線性迴歸：常運用於數學、金融、趨勢線、經濟學等領域。
9樓：網友
線性迴歸要求因變數必須是連續性資料變數；邏輯迴歸要求因變數必須是分類變數，二分類或者多分類的；比如要分析性別、年齡、身高、飲食習慣對於體重的影響，如果這個體重是屬於實際的重量，是連續性的資料變數，這個時候就用線性迴歸來做；如果將體重分類，分成了高、中、低這三種體重型別作為因變數，則採用logistic迴歸。
延展回答：邏輯迴歸又稱logistic迴歸分析，是一種廣義的線性迴歸分析模型，常用於資料探勘，疾病自動診斷，經濟**等領域。例如，**引發疾病的危險因素，並根據危險因素**疾病發生的概率等。以胃癌病情分析為例，選擇兩組人群，一組是胃癌組，一組是非胃癌組，兩組人群必定具有不同的體徵與生活方式等。
線性迴歸是利用數理統計中迴歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x+e，e為誤差服從均值為0的正態分佈。迴歸分析中，只包括乙個自變數和乙個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種迴歸分析稱為一元線性迴歸分析。
在統計學中，線性迴歸(linear regression)是利用稱為線性迴歸方程的最小平方函式對乙個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種迴歸分析。這種函式是乙個或多個稱為迴歸係數的模型引數的線性組合。只有乙個自變數的情況稱為簡單迴歸，大於乙個自變數情況的叫做多元迴歸。
什麼是迴歸分析？迴歸分析有什麼用？主要解決什麼問題
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