本文介绍: 逻辑回归模型是一种常用的统计建模方法,用于处理二元分类问题,即将实例划分为两个类别:正类和负类。它的主要思想是在每个实例上建立一个概率模型,以估计其属于正类的概率。在逻辑回归模型中,首先定义一个非线性的激活函数,如Sigmoid函数,用于处理输入特征向量与权重向量的内积。然后,通过对这些概率进行最大化或最小化来求解模型参数的最佳值。逻辑回归模型的优点是计算简单,解释性强,易于理解。但缺点是容易过拟合,且不能很好地处理多分类问题。因此,通常情况下,需要与其他技术相结合,如正则化和集成学习等,来改善模型。
⎧wt+1=wt−nα∑i=1n(pi(t)−yi)xibt+1=bt−nα∑i=1n(pi(t)−yi)
其中,
i
(
t
)
=
1
1
+
(
−
(
⟨
w
t
,
i
⟩
+
t
)
)
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sklearn 实现,并查看拟合指标
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