原文:逻辑回归-6.解决多分类问题

逻辑回归是使用回归的方式来解决分类问题。之前说过,逻辑回归只能解决二分类问题,为了解决多分类问题,可以使用OVR和OVO方法 OVR One Vs Rest 某个分类算法有N类,将某一类和剩余的类比较作为二分类问题,N个类别进行N次分类,得到N个二分类模型,给定一个新的样本点,求出每种二分类对应的概率,概率最高的一类作为新样本的预测结果。 OVO One Vs One 某个分类算法有N类,将某一类 ...

2019-09-11 21:04 0 1570 推荐指数:

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多分类逻辑回归

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 ...

Thu Jul 18 23:29:00 CST 2019 0 1911
sklearn实现多分类逻辑回归

sklearn实现多分类逻辑回归 #二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1、对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类问题,它只能解决分类问题,不过经过一定的改造便可以进行多分类问题,主要的改造方式有两大类:(1)OVR/A(One VS Rest/ALL)(2)OVO(One VS ...

Wed Aug 14 18:43:00 CST 2019 0 4933
逻辑回归多分类推广算法softmax回归

转自 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介 在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值 ...

Fri Nov 01 02:04:00 CST 2019 0 295
tf.keras实现逻辑回归和softmax多分类

逻辑回归实现 相关库引用 加载数据 观察发现,最后一列(label)非0即1。因此,这是一个二分类问题。可以考虑把-1全都替换成0 定义模型 这个模型第一层,有4个神经元,因为输入是15个参数,因此参数个数为\(4*15+4=64\)。这里使用ReLU作为激活函数 ...

Fri Jan 22 17:09:00 CST 2021 0 884
线性回归 逻辑回归 分类问题的区别

线性回归 逻辑回归 分类问题的区别 一、总结 一句话总结: 回归算法:线性回归是一种基本的回归算法,当给出相应的训练集后,通过线性回归来寻找合适参数θ(向量)使得Hypothesis函数的Cost function最小。 分类算法:逻辑回归是一个分类算法,逻辑回归的Hypothesis ...

Fri Oct 02 23:36:00 CST 2020 0 543
 
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