使用R语言做多分类逻辑回归。 任务是 有250个样本，给定三个特征，已经人为分类完成共5组，建立模型来给新数据分类， 先是使用了多元线性回归，三个自变量都比较显著，R2也有90多，实际测了下分类效果还可以。 注意：使用多元线性回归的四个前提条件： 线性、独立、正态、齐性。（1）自变量 ...

1、逻辑回归算法即可以看做是回归算法，也可以看作是分类算法，通常用来解决分类问题，主要是二分类问题，对于多分类问题并不适合，也可以通过一定的技巧变形来间接解决。 2、决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体)，它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度，我们可以通过决策 ...

一、基础 逻辑回归中的决策边界，本质上相当于在特征平面中找一条直线，用这条直线分割所有的样本对应的分类； 逻辑回归只可以解决二分类问题（包含线性和非线性问题），因此其决策边界只可以将特征平面分为两部分； 问题：使用直线分类太过简单，因为有很多情况样本的分类的决策边界 ...

在逻辑回归中使用多项式特征以及在sklearn中使用逻辑回归并添加多项式 在逻辑回归中使用多项式特征 在上面提到的直线划分中，很明显有个问题，当样本并没有很好地遵循直线划分（非线性分布）的时候，其预测的结果是不太准的，所以可以引用多项式项，从线性回归转换成多项式回归，同理，为逻辑回归添加多项式 ...

多项式逻辑回归就是在逻辑回归的基础上将高次项作为特征加进去，以实现高维特征的提取 一、模型构建 多项式逻辑回归模型是由三个子模型组成： （1）添加多项式特征 （2）标准化 （3）逻辑回归 添加多项式特征 将各个特征之间相乘得到新的特征，比如原来的特征是\([x_0,x_1 ...

https://blog.csdn.net/qq_31852975/article/details/72354578 多项式拟合与线性回归 多项式拟合 设M次多项式为 fM(x,w)=w0+w1+w2x2+...+wMxM=∑j=0Mwjxj">fM(x,w ...

含有x和y这两个变量的线性回归是所有回归分析中最常见的一种；而且，在描述它们关系的时候，也是最有效、最容易假设的一种模型。然而，有些时候，它的实际情况下某些潜在的关系是非常复杂的，不是二元分析所能解决的，而这时，我们需要多项式回归分析来找到这种隐藏的关系。 让我们看一下经济学里的一个例子：假设 ...

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