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ML之LoR:逻辑回归LoR算法的简介、应用、经典案例之详细攻略

简介: ML之LoR:逻辑回归LoR算法的简介、应用、经典案例之详细攻略
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逻辑回归LoR算法的简介


逻辑回归LoR算法的应用


1、逻辑回归可视化


逻辑回归LoR算法的经典案例



逻辑回归LoR算法的简介


       逻辑回归最适合二进制分类(y = 0或1的数据集,其中1表示默认类)。例如:在预测事件是否发生时,发生的事件被分类为1。在预测人会生病或不生病,生病的实例记为1)。它是以其中使用的变换函数命名的,称为逻辑函数h(x) =1 / (1+e-x),它是一个S形曲线。

       在逻辑回归中,输出是以缺省类别的概率形式出现的。因为这是一个概率,所以输出在0-1的范围内。输出(y值)通过对数转换x值,使用对数函数h(x) = 1 /(1+e-x)来生成。然后应用一个阈值来强制这个概率进入二元分类。


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       上图判断了肿瘤是恶性还是良性。默认变量是y = 1(肿瘤=恶性);x变量可以是肿瘤的信息,例如肿瘤的尺寸。如图所示,逻辑函数将数据集的各种实例的x值转换成0到1的范围。如果概率超过阈值0.5(由水平线示出),则将肿瘤分类为恶性。


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       逻辑回归的目标是使用训练数据来找到系数b0和b1的值,以使预测结果与实际结果之间的误差最小化。这些系数是使用最大似然估计来计算的。


逻辑回归LoR算法的应用


1、逻辑回归可视化


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逻辑回归LoR算法的经典案例


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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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