邏輯回歸(logistic regression)
邏輯回歸從線性回歸引申而來，對回歸的結果進行 logistic 函數運算，將范圍限制在[0,1]區間，並更改損失函數為二值交叉熵損失，使其可用於2分類問題(通過得到的概率值與閾值比較進行分類)。邏輯回歸要求輸入的標簽數據是01分布(伯努利分布)，而線性回歸則是對任意連續值的回歸。出世 ...
原文：xgboost 邏輯回歸：objective參數（reg:logistic,binary:logistic,binary:logitraw,）對比分析
xgboost 邏輯回歸：objective參數 reg:logistic,binary:logistic,binary:logitraw, 對比分析 一 問題 熟悉xgboost的小伙伴都知道，它在訓練模型時，有train 方法和fit 方法，兩種方法都是用於構建模型的，然而在使用過程中有什么不同的地方呢，這篇文章帶領大家一起來看一下。train方法使用如下： params eta : . , ...
2019-02-20 08:38 0 1967 推薦指數：
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