Logistična regresija je preprost, a zelo učinkovit klasifikacijski algoritem, zato se običajno uporablja za številne naloge binarne klasifikacije … Osnova logistične regresije je logistična funkcija, imenovana tudi sigmoidna funkcija, ki vzame katero koli realno vrednostno število in ga preslika v vrednost med 0 in 1.
Ali je mogoče za razvrstitev uporabiti regresijo?
Linearna regresija je primerna za napovedovanje proizvodnje, ki je neprekinjena vrednost, kot je napovedovanje cene nepremičnine. … Medtem ko je logistična regresija za težave pri klasifikaciji, ki predvideva razpon verjetnosti med 0 in 1.
Ali se logistična regresija uporablja predvsem za regresijo ali klasifikacijo?
Lahko se uporablja za Razvrstitev kot tudi za težave z regresijo, vendar se uporablja predvsem za težave s klasifikacijo. Logistična regresija se uporablja za napovedovanje kategorično odvisne spremenljivke s pomočjo neodvisnih spremenljivk. Rezultat problema logistične regresije je lahko le med 0 in 1.
Ali se lahko logistična regresija uporabi za 3 razredno klasifikacijo?
Privzeto logistične regresije ni mogoče uporabiti za naloge razvrščanja, ki imajo več kot dve oznaki razreda, tako imenovana večrazredna klasifikacija. Namesto tega zahteva spremembo za podporo težav pri klasifikaciji v več razredih.
Ali je mogoče logistično regresijo uporabiti za nelinearno razvrščanje?
Za odgovor na vaše vprašanje je logistična regresija resnično nelinearna glede na kvote in verjetnost, vendar je linearna glede na log kvot.
