Сама модель логистической регрессии просто моделирует вероятность выхода с точки зрения входных данных и не выполняет статистическую классификацию (она не является классификатором), хотя ее можно использовать для создания классификатор, например, путем выбора значения отсечки и классификации входных данных с вероятностью выше отсечки как одного …
Как можно использовать логистическую регрессию в качестве классификатора?
Логистическая регрессия - это простой, но очень эффективный алгоритм классификации, поэтому он обычно используется для многих задач бинарной классификации. … Модель логистической регрессии принимает линейное уравнение в качестве входных данных и использует логистическую функцию и логарифмические шансы для выполнения задачи бинарной классификации.
Является ли логистическая регрессия классификацией или регрессией?
Логистическая регрессия - это алгоритм классификации, используемый для распределения наблюдений по дискретному набору классов. Некоторые из примеров проблем классификации: спам по электронной почте или не спам, онлайн-транзакции, мошенничество или нет, злокачественная или доброкачественная опухоль.
Почему логистическая регрессия является классификатором?
Логистическая регрессия - это, по сути, алгоритм контролируемой классификации. В задаче классификации целевая переменная (или результат) y может принимать только дискретные значения для заданного набора функций (или входов) X. Вопреки распространенному мнению, логистическая регрессия ЯВЛЯЕТСЯ регрессионной моделью.
Является ли логистическая регрессия линейным классификатором?
Логистическая регрессия традиционно использовалась как линейный классификатор, т.е. когда классы могут быть разделены в пространстве признаков линейными границами. Однако это можно исправить, если у нас будет лучшее представление о форме границы решения… … Таким образом, граница решения является линейной.
