Regresja logistyczna jest prostym, ale bardzo skutecznym algorytmem klasyfikacji, dlatego jest powszechnie używany do wielu binarnych zadań klasyfikacji … Podstawą regresji logistycznej jest funkcja logistyczna, zwana również sigmoidą funkcja, która pobiera dowolną liczbę o wartości rzeczywistej i odwzorowuje ją na wartość z zakresu od 0 do 1.
Czy do klasyfikacji można użyć regresji?
Regresja liniowa jest odpowiednia do przewidywania wyniku będącego wartością ciągłą, na przykład przewidywania ceny nieruchomości. … Podczas gdy regresja logistyczna dotyczy problemów z klasyfikacją, która przewiduje zakres prawdopodobieństwa od 0 do 1.
Czy regresja logistyczna jest używana głównie do regresji lub klasyfikacji?
Może być używany do Klasyfikacji jak również do problemów regresji, ale głównie do problemów z klasyfikacją. Regresja logistyczna służy do przewidywania jakościowej zmiennej zależnej za pomocą zmiennych niezależnych. Wynikiem problemu regresji logistycznej może być tylko od 0 do 1.
Czy regresję logistyczną można wykorzystać do klasyfikacji 3 klas?
Domyślnie regresji logistycznej nie można używać do zadań klasyfikacyjnych, które mają więcej niż dwie etykiety klas, tak zwaną klasyfikację wieloklasową. Zamiast tego wymaga modyfikacji w celu obsługi problemów klasyfikacji wieloklasowej.
Czy regresję logistyczną można wykorzystać do klasyfikacji nieliniowej?
Odpowiadając na twoje pytanie, regresja logistyczna jest rzeczywiście nieliniowa pod względem szans i prawdopodobieństwa, jednak jest liniowa pod względem logarytmicznych szans.