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logistic回归分析中文名

发表时间:2024-07-30 01:19:00 来源:网友投稿

Logistic回归分析,也称为Logit回归或分类逻辑回归,是一种广泛应用于统计学和机器学习中的分类方法。它可用于预测二元分类问题,例如将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件、将客户分类为感兴趣或不感兴趣等。

Logistic回归分析是一种基于概率的二分类模型,它使用逻辑函数(也称为Sigmoid函数)将线性回归输出转化为概率形式,然后将其映射到0或1。逻辑函数的形式如下:

f(x) = sigmoid(β0 + β1*x1 + β2*x2 + ... + βn*xn)

其中x是自变量,β是回归系数,sigmoid函数的形式如下:

sigmoid(x) = 1 / (1 + e^-x)

在Logistic回归中,通过最大似然估计法来估计β系数,然后使用已经训练好的模型来预测新的数据。

总之Logistic回归分析是一种强大的工具,可用于解决各种二元分类问题,并且已经在众多领域得到了广泛的应用。

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