Logistická regresia je jednoduchý, ale veľmi efektívny klasifikačný algoritmus, takže sa bežne používa pre mnohé úlohy binárnej klasifikácie … Základom logistickej regresie je logistická funkcia, nazývaná aj sigmoid funkcia, ktorá prijíma akékoľvek reálne hodnotné číslo a mapuje ho na hodnotu medzi 0 a 1.
Dá sa regresia použiť na klasifikáciu?
Lineárna regresia je vhodná na predpovedanie výstupu, ktorý má spojitú hodnotu, ako je napríklad predikcia ceny nehnuteľnosti. … Zatiaľ čo logistická regresia je určená pre klasifikačné problémy, ktoré predpovedajú rozsah pravdepodobnosti od 0 do 1.
Používa sa logistická regresia hlavne na regresiu alebo klasifikáciu?
Môže byť použitý pre Klasifikácia ako aj pre regresné problémy, ale hlavne pre klasifikačné problémy. Logistická regresia sa používa na predpovedanie kategorickej závislej premennej pomocou nezávislých premenných. Výstup problému logistickej regresie môže byť iba medzi 0 a 1.
Je možné použiť logistickú regresiu na klasifikáciu do 3 tried?
V predvolenom nastavení sa logistická regresia nedá použiť na klasifikačné úlohy, ktoré majú viac ako dve označenia triedy, takzvaná klasifikácia viacerých tried. Namiesto toho vyžaduje úpravu na podporu problémov s klasifikáciou viacerých tried.
Dá sa logistická regresia použiť na nelineárnu klasifikáciu?
Aby som odpovedal na vašu otázku, logistická regresia je v skutočnosti nelineárna z hľadiska pravdepodobnosti a pravdepodobnosti, je však lineárna z hľadiska pravdepodobnosti logaritmu.
