在逻辑回归中,coef_是指模型的系数或权重。它表示每个特征对于预测目标的影响程度。coef_的值可以为正数或负数,正数表示该特征对目标的正向影响,负数表示负向影响。
逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法。它通过将输入特征与相应的权重相乘,并将结果传递给一个激活函数(如sigmoid函数),来预测二元分类的概率。coef_就是这些权重值。
coef_的绝对值越大,表示该特征对目标的影响越大。通过观察coef_的值,我们可以了解哪些特征对于预测目标的贡献较大或较小。这对于特征选择、模型解释和优化模型性能都非常重要。
在逻辑回归中,coef_的应用非常广泛。以下是一些应用场景:
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