Python数据挖掘—回归—逻辑回归
概念 针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法，属于概率型非线性回归 优点：算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 缺点：离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中，因变量是连续性变量，那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归 ...
原文：数据挖掘-逻辑Logistic回归
逻辑回归的基本过程：a建立回归或者分类模型 gt b 建立代价函数 gt c 优化方法迭代求出最优的模型参数 gt d 验证求解模型的好坏。 .逻辑回归模型： 逻辑回归 Logistic Regression ：既可以看做是回归算法，也可以看做是分类算法。通常作为分类算法，一般用于解决二分类问题。 线性回归模型如下： 逻辑回归思想是基于线性回归 Logistic Regression是广义的线性 ...
2018-07-19 11:48 0 1854 推荐指数：
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