Logistisk regresjon er en enkel, men veldig effektiv klassifiseringsalgoritme, så den brukes ofte for mange binære klassifiseringsoppgaver … Grunnlaget for logistisk regresjon er den logistiske funksjonen, også k alt sigmoid funksjon, som tar inn et hvilket som helst tall med reell verdi og tilordner det til en verdi mellom 0 og 1.
Kan regresjon brukes til klassifisering?
Lineær regresjon er egnet for å forutsi produksjon som er kontinuerlig verdi, for eksempel å forutsi prisen på en eiendom. … Mens logistisk regresjon er for klassifiseringsproblemer, som forutsier et sannsynlighetsområde mellom 0 og 1.
Brukes logistisk regresjon hovedsakelig for regresjon eller klassifisering?
Den kan brukes til Klassifisering så vel som for regresjonsproblemer, men brukes hovedsakelig til klassifikasjonsproblemer. Logistisk regresjon brukes til å forutsi den kategoriske avhengige variabelen ved hjelp av uavhengige variabler. Utdata fra logistisk regresjonsproblem kan bare være mellom 0 og 1.
Kan logistisk regresjon brukes for 3-klassifisering?
Som standard kan logistisk regresjon ikke brukes til klassifiseringsoppgaver som har mer enn to klasseetiketter, såk alt multi-class klassifisering. I stedet krever det modifikasjon for å støtte klassifiseringsproblemer i flere klasser.
Kan logistisk regresjon brukes for ikke-lineær klassifisering?
Så for å svare på spørsmålet ditt er logistisk regresjon faktisk ikke-lineær når det gjelder odds og sannsynlighet, men den er lineær når det gjelder loggodds.