Bản thân mô hình hồi quy logistic chỉ đơn giản lập mô hình xác suất đầu ra theo đầu vào và không thực hiện phân loại thống kê (nókhông phải là bộ phân loại), mặc dù nó có thể được sử dụng để làm một bộ phân loại, chẳng hạn bằng cách chọn một giá trị giới hạn và phân loại các đầu vào với xác suất lớn hơn ngưỡng giới hạn là một…
Làm cách nào để sử dụng hồi quy logistic làm bộ phân loại?
Hồi quy logistic là một thuật toán phân loại đơn giản nhưng rất hiệu quả nên nó thường được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ phân loại nhị phân. … Mô hình hồi quy logistic lấy một phương trình tuyến tínhlàm đầu vào và sử dụng hàm logistic và tỷ lệ cược log để thực hiệnmột nhiệm vụ phân loại nhị phân.
Hồi quy logistic là phân loại hay hồi quy?
Hồi quy logistic làmột thuật toán phân loại được sử dụngđể gán các quan sát cho một tập hợp các lớp rời rạc. Một số ví dụ về vấn đề phân loại là Email spam hoặc không phải spam, Giao dịch trực tuyến Gian lận hoặc không Gian lận, Khối u ác tính hoặc lành tính.
Tại sao hồi quy logistic lại là một bộ phân loại?
Hồi quy logistic về cơ bản là một thuật toán phân loại có giám sát. Trong một bài toán phân loại, biến mục tiêu (hoặc đầu ra), y, chỉ có thể nhận các giá trị rời rạc cho tập hợp các tính năng (hoặc đầu vào) nhất định, X. Trái với suy nghĩ thông thường, hồi quy logistic LÀ một mô hình hồi quy.
Hồi quy logistic có phải là bộ phân loại tuyến tính không?
Logistic Regression theo truyền thống được sử dụng nhưmột bộ phân loại tuyến tính, tức là khi các lớp có thể được phân tách trong không gian đặc trưng bằng các ranh giới tuyến tính. Tuy nhiên, điều đó có thể được khắc phục nếu chúng ta có ý tưởng tốt hơn về hình dạng của ranh giới quyết định…… Ranh giới quyết định do đó là tuyến tính.
