逻辑回归分类（逻辑回归分类法中使用的非线性函数是）

## 逻辑回归分类### 简介逻辑回归是一种二元分类算法，用于预测给定一组输入特征的观测值的二分类结果。它通过将输入特征线性组合，然后使用逻辑函数将结果映射到 0 和 1 之间的概率值来工作。### 通过输入特征的线性组合对观测值进行建模逻辑回归通过以下方式对观测值进行建模：``` z = w1

x1 + w2

x2 + ... + wn

xn + b ```其中：

z 是线性组合

x1、x2、...、xn 是输入特征

w1、w2、...、wn 是权重

b 是偏差项### 使用逻辑函数将线性组合映射到概率线性组合 z 然后通过逻辑函数映射到 0 和 1 之间的概率值：``` p = 1 / (1 + e^(-z)) ```其中：

p 是预测的概率

e 是自然底数### 决策边界在逻辑回归中，决策边界是将观测空间划分为两个类的概率阈值。当预测概率大于阈值时，观测值被分类为一类；否则，它被分类为另一类。### 训练逻辑回归模型逻辑回归模型使用最大似然估计 (MLE) 进行训练。MLE 寻找权重和偏差项的值，以使给定数据集的联合概率最大化。### 评估逻辑回归模型逻辑回归模型的性能可以通过以下指标进行评估：

准确率：

正确预测的观测值的数量除以总观测值的数量。

召回率：

正确预测为正类的正类观测值的数量除以所有正类观测值的数量。

精确率：

正确预测为正类的正类观测值的数量除以预测为正类的观测值的数量。

F1 分数：

召回率和精确率的加权平均值。### 优点逻辑回归具有以下优点：

易于理解和实现。

在线性可分的数据集上表现良好。

对于高维数据集，计算成本相对较低。### 缺点逻辑回归也有以下缺点：

在非线性可分的数据集上可能表现不佳。

容易过拟合。

对异常值敏感。

逻辑回归分类

简介逻辑回归是一种二元分类算法，用于预测给定一组输入特征的观测值的二分类结果。它通过将输入特征线性组合，然后使用逻辑函数将结果映射到 0 和 1 之间的概率值来工作。

通过输入特征的线性组合对观测值进行建模逻辑回归通过以下方式对观测值进行建模：``` z = w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn + b ```其中：* z 是线性组合 * x1、x2、...、xn 是输入特征 * w1、w2、...、wn 是权重 * b 是偏差项

使用逻辑函数将线性组合映射到概率线性组合 z 然后通过逻辑函数映射到 0 和 1 之间的概率值：``` p = 1 / (1 + e^(-z)) ```其中：* p 是预测的概率 * e 是自然底数

决策边界在逻辑回归中，决策边界是将观测空间划分为两个类的概率阈值。当预测概率大于阈值时，观测值被分类为一类；否则，它被分类为另一类。

训练逻辑回归模型逻辑回归模型使用最大似然估计 (MLE) 进行训练。MLE 寻找权重和偏差项的值，以使给定数据集的联合概率最大化。

评估逻辑回归模型逻辑回归模型的性能可以通过以下指标进行评估：* **准确率：**正确预测的观测值的数量除以总观测值的数量。 * **召回率：**正确预测为正类的正类观测值的数量除以所有正类观测值的数量。 * **精确率：**正确预测为正类的正类观测值的数量除以预测为正类的观测值的数量。 * **F1 分数：**召回率和精确率的加权平均值。

优点逻辑回归具有以下优点：* 易于理解和实现。 * 在线性可分的数据集上表现良好。 * 对于高维数据集，计算成本相对较低。

缺点逻辑回归也有以下缺点：* 在非线性可分的数据集上可能表现不佳。 * 容易过拟合。 * 对异常值敏感。