Die logistiese regressiemodel self modelleer bloot die waarskynlikheid van uitset in terme van toevoer en voer nie statistiese klassifikasie uit nie (dit is nie 'n klassifiseerder), alhoewel dit gebruik kan word om 'n klassifiseerder, byvoorbeeld deur 'n afsnywaarde te kies en insette te klassifiseer met waarskynlikheid groter as die afsnypunt as een …
Hoe kan logistiese regressie as 'n klassifiseerder gebruik word?
Logistiese regressie is 'n eenvoudige dog baie effektiewe klassifikasie-algoritme, so dit word algemeen gebruik vir baie binêre klassifikasietake. … Logistiese regressiemodel neem 'n lineêre vergelyking as invoer en gebruik logistieke funksie en log-kans om 'n binêre klassifikasietaak uit te voer.
Is logistiese regressie 'n klassifikasie of regressie?
Logistiese regressie is 'n klassifikasie-algoritme wat gebruik word om waarnemings aan 'n diskrete stel klasse toe te wys. Sommige van die voorbeelde van klassifikasieprobleme is E-pos strooipos of nie strooipos, Aanlyn transaksies Bedrog of nie Bedrog, Tumor Kwaadaardig of Benigne.
Waarom is logistiese regressie 'n klassifiseerder?
Logistiese regressie is basies 'n toesig klassifikasie-algoritme. In 'n klassifikasieprobleem kan die teikenveranderlike(of -afvoer), y, slegs diskrete waardes neem vir gegewe stel kenmerke (of insette), X. In teenstelling met die algemene opvatting, IS logistiese regressie 'n regressiemodel.
Is logistiese regressie 'n lineêre klassifiseerder?
Logistiese regressie is tradisioneel gebruik as 'n lineêre klassifiseerder, dit wil sê wanneer die klasse in die kenmerkruimte deur lineêre grense geskei kan word. Dit kan egter reggestel word as ons toevallig 'n beter idee het oor die vorm van die besluitgrens … … Die besluitgrens is dus lineêr.
