逻辑回归案例演示

jiabiao1602 2023-01-12 22:28:38

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Apache Mahout Cookbook

‌用Python实现机器学习逻辑回归算法

逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0或1，是或否）问题的统计学习方法，它虽名为“回归”，但实际上是一种分类学习方法。逻辑回归通过分析因变量（目标变量）与自变量（特征变量）之间的关系，预测因变量取某个值的概率。

几乎所有的分类问题都可以使用逻辑回归来实现相对于神经网络与支持向量机其内部含义更好解释不会和一个黑箱一般难以解释解释性较强。虽然是回归但最终依旧是分类问题，因为所使用的Sigmoid函数可以将数值转为概率后再进行判断其类别。① 构建坐标数据，合理的范围当中，根据实际训练时输入数据来决定。承接上面，依旧使用鸢尾花数据集利用softmax解决多分类问题。②整合坐标点，得到所有测试输入数据坐标点。逻辑回归主要用于解决经典二分类问题。③预测，得到所有点的概率值。④绘制等高线，完成决策边界。

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