1、邏輯回歸算法即可以看做是回歸算法,也可以看作是分類算法,通常用來解決分類問題,主要是二分類問題,對於多分類問題並不適合,也可以通過一定的技巧變形來間接解決。 2、決策邊界是指不同分類結果之間的邊界線(或者邊界實體),它具體的表現形式一定程度上說明了算法訓練模型的過擬合程度,我們可以通過決策 ...
在邏輯回歸中使用多項式特征以及在sklearn中使用邏輯回歸並添加多項式 在邏輯回歸中使用多項式特征 在上面提到的直線划分中,很明顯有個問題,當樣本並沒有很好地遵循直線划分 非線性分布 的時候,其預測的結果是不太准的,所以可以引用多項式項,從線性回歸轉換成多項式回歸,同理,為邏輯回歸添加多項式項,基於這基礎,就可以對邏輯回歸進行一個比較好的分類,可以使用將degree設置成各種大小來構建任意大小的 ...
2021-01-24 15:41 0 409 推薦指數:
1、邏輯回歸算法即可以看做是回歸算法,也可以看作是分類算法,通常用來解決分類問題,主要是二分類問題,對於多分類問題並不適合,也可以通過一定的技巧變形來間接解決。 2、決策邊界是指不同分類結果之間的邊界線(或者邊界實體),它具體的表現形式一定程度上說明了算法訓練模型的過擬合程度,我們可以通過決策 ...
相對於線性回歸模型只能解決線性問題,多項式回歸能夠解決非線性回歸問題。 拿最簡單的線性模型來說,其數學表達式可以表示為:y=ax+b,它表示的是一條直線,而多項式回歸則可以表示成:y=ax2+bx+c,它表示的是二次曲線,實際上,多項式回歸可以看成特殊的線性模型,即把x2看成一個特征,把x看成 ...
多項式邏輯回歸就是在邏輯回歸的基礎上將高次項作為特征加進去,以實現高維特征的提取 一、模型構建 多項式邏輯回歸模型是由三個子模型組成: (1)添加多項式特征 (2)標准化 (3)邏輯回歸 添加多項式特征 將各個特征之間相乘得到新的特征,比如原來的特征是\([x_0,x_1 ...
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一、基礎 邏輯回歸中的決策邊界,本質上相當於在特征平面中找一條直線,用這條直線分割所有的樣本對應的分類; 邏輯回歸只可以解決二分類問題(包含線性和非線性問題),因此其決策邊界只可以將特征平面分為兩部分; 問題:使用直線分類太過簡單,因為有很多情況樣本的分類的決策邊界 ...
操作系統 : CentOS7.3.1611_x64 python版本:2.7.5 sklearn版本:0.18.2 tensorflow版本 :1.2.1 多項式的定義及展現形式 多項式(Polynomial)是代數學中的基礎概念,是由稱為不定元的變量和稱為系數的常數通過有限次加減法 ...
sklearn中的多項式回歸算法 1、多項式回歸法多項式回歸的思路和線性回歸的思路以及優化算法是一致的,它是在線性回歸的基礎上在原來的數據集維度特征上增加一些另外的多項式特征,使得原始數據集的維度增加,然后基於升維后的數據集用線性回歸的思路進行求解,從而得到相應的預測結果和各項的系數 ...