是一种用于处理非线性关系的统计模型。在机器学习和数据分析中,Logistic回归常用于分类问题,特别是二分类问题。它通过将线性回归模型的输出映射到一个概率值,然后根据概率值进行分类。
对于非线性数据,传统的线性回归模型无法很好地拟合数据。而Logistic回归通过引入一个非线性的逻辑函数(通常是Sigmoid函数),将线性回归模型的输出转化为一个概率值。这个概率值表示样本属于某个类别的概率,可以用于分类决策。
Logistic回归的优势在于:
非线性数据的Logistic回归在各种领域都有广泛的应用场景,例如:
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