Pats logistinės regresijos modelis tiesiog modeliuoja išvesties tikimybę pagal įvestį ir neatlieka statistinio klasifikavimo (jis nėra klasifikatorius), nors jį galima naudoti klasifikatorius, pavyzdžiui, pasirenkant ribinę reikšmę ir įvesties duomenis, kurių tikimybė yra didesnė už ribą, klasifikuojant kaip vieną …
Kaip logistinę regresiją galima naudoti kaip klasifikatorių?
Logistinė regresija yra paprastas, bet labai efektyvus klasifikavimo algoritmas, todėl jis dažniausiai naudojamas daugeliui dvejetainių klasifikavimo užduočių. … Logistinės regresijos modelis naudoja tiesinę lygtį kaip įvestį ir naudoja logistinę funkciją bei loginius šansus atlikti dvejetainės klasifikacijos užduotį.
Ar logistinė regresija yra klasifikacija ar regresija?
Logistinė regresija yra klasifikavimo algoritmas, naudojamas stebėjimams priskirti atskiram klasių rinkiniui. Kai kurie klasifikavimo problemų pavyzdžiai yra el. pašto šiukšlės ar ne šlamštas, internetinės operacijos Apgaulė ar ne sukčiavimas, piktybinis navikas arba gerybinis navikas.
Kodėl logistinė regresija yra klasifikatorius?
Logistinė regresija iš esmės yra prižiūrimas klasifikavimo algoritmas. Klasifikavimo uždavinyje tikslinis kintamasis (arba išvestis), y, gali turėti tik atskiras reikšmes tam tikram funkcijų (arba įvesties) rinkiniui X. Priešingai populiariems įsitikinimams, logistinė regresija YRA regresijos modelis.
Ar logistinė regresija yra tiesinis klasifikatorius?
Logistinė regresija tradiciškai buvo naudojama kaip tiesinis klasifikatorius, t.y. kai klases galima atskirti objektų erdvėje tiesinėmis ribomis. Tačiau tai gali būti ištaisyta, jei mes geriau įsivaizduojame sprendimo ribos formą… … Taigi sprendimo riba yra tiesinė.
