Regresia logistică este un algoritm de clasificare simplu, dar foarte eficient, deci este folosit în mod obișnuit pentru multe sarcini de clasificare binară … Baza regresiei logistice este funcția logistică, numită și sigmoid funcție, care preia orice număr cu valoare reală și îl mapează la o valoare între 0 și 1.
Regresia poate fi folosită pentru clasificare?
Regresia liniară este potrivită pentru a prezice producția care este valoare continuă, cum ar fi estimarea prețului unei proprietăți. … În timp ce regresia logistică este pentru probleme de clasificare, care prezice un interval de probabilitate între 0 și 1.
Este regresia logistică folosită în principal pentru regresie sau clasificare?
Poate fi folosit pentru Clasificare precum și pentru probleme de regresie, dar folosit în principal pentru probleme de clasificare. Regresia logistică este utilizată pentru a prezice variabila dependentă categorială cu ajutorul variabilelor independente. Rezultatul problemei de regresie logistică poate fi doar între 0 și 1.
Se poate folosi regresia logistică pentru clasificarea în trei clase?
În mod prestabilit, regresia logistică nu poate fi utilizată pentru sarcini de clasificare care au mai mult de două etichete de clasă, așa-numita clasificare cu mai multe clase. În schimb, necesită modificări pentru a suporta probleme de clasificare cu mai multe clase.
Se poate folosi regresia logistică pentru clasificarea neliniară?
Așadar, pentru a răspunde la întrebarea dvs., regresia logistică este într-adevăr neliniară în termeni de cote și probabilitate, totuși este liniară în termeni de cote log.
