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逻辑回归和判别分析的区别

发布网友 发布时间:2023-05-14 21:30

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3个回答

热心网友 时间:2023-05-17 03:22

logistic回归与判别分析

wlj1107
回答于 2017-10-16
一.logistic回归
1.理论介绍
(1)logistic回归的引入
是一个二分类的监督学习方法,在二分类中,为什么弃用传统的线性回归模型,改用logistic回归?
原因有两点:
(1)二分类取值范围是[0,1],而普通线性回归的范围是实数集;
(2)实际中很多问题,输入与输出之间的关系并不是线性关系,即可能更多的是x取值很小或很大对因变量影响不大,但是当自变量取中间值的时候对因变量影响比较大。
(2)logistic回归模型的实现
sigmoid函数是一条S形曲线,特点就是当输入很小或很大时,输出变化不明显,但是对于在输入取值在范围是中间的时候,变化很大,这符合 很多实际问题,且取值范围是0到1之间。
将自变量的线性函数的和带入sigmoid函数,即可使因变量y映射到[0,1]区间范围上,即将自变量的线性函数转化为概率,输入的线性函数越接近于正无穷,概率值越接近于1,输入的线性函数的值越接近于负无穷,概率值越接近于0,这就是logistic模型。
接下来就需要对logistic模型进行求解,即求出各个特征的回归系数。

热心网友 时间:2023-05-17 03:22

逻辑回归指的是逻辑推理能力回归自己本身,而辨别分析主要是对某一事物进行分辨思维的扩展,他们两个不相同。

热心网友 时间:2023-05-17 03:23

逻辑回归和判别分析的区别:
和逻辑回归相比: (1)判别分析可以用于多分类情况; (2)线性判别分析比逻辑回归更稳定; (3)利用贝叶斯定理计算后验概率,当条件概率分布是正态分布,和逻辑回归很相似。
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