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svm和logistic有什么区别

发表时间：2024-07-28 06:30:35 来源：网友投稿

SVM（支持向量机）和logistic回归是两种不同的机器学习算法，其区别如下：

1. 目标函数：SVM的目标是找到一个最优超平面，将正负样本分开，使得两类样本之间的间隔最大化，而logistic回归的目标是通过最小化损失函数，使得样本的预测概率尽可能接近真实标签概率。

2. 处理多类分类问题的方式：SVM通常使用一对多（one-vs-rest）的方法，将多类分类问题转化为多个二分类问题求解，而logistic回归可以直接处理多类分类问题。

3. 算法复杂性：SVM的求解可以转化为一个凸二次规划问题，对于线性SVM来说解析解存在，对于非线性SVM来说需要通过凸二次规划算法进行求解。而logistic回归通常使用梯度下降等迭代方法进行求解。

4. 预测准确性：由于SVM的目标是最大化间隔，对不同的数据分布和决策边界形状都可以达到较好的预测准确性。而logistic回归假设了样本的条件概率满足指数分布，所以对于非线性问题可能会有较差的预测能力。

5. 对异常值的处理：SVM对异常值较为敏感，因为SVM的目标是最大化间隔，而异常值可能会对间隔的计算产生较大的影响。而logistic回归受异常值的影响相对较小，因为其目标是最小化损失函数。总体而言SVM适用于小样本、非线性、高维度的情况，尤其适合样本间隔明显、类别相互之间有较大差异的情况；logistic回归适用于大样本、线性或者小样本、非线性的情况，对数据分布的要求相对较低，且计算速度相对较快。

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