LR:从线性回归到逻辑回归,揭开机器学习的回归奥秘
一、线性回归
线性回归是一种用于连续值的目标变量的预测的回归分析方法。它假设目标变量与自变量之间存在线性关系,即目标变量的变化可以由自变量的线性变化来解释。线性回归模型的方程为:
```
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn
```
其中,y是目标变量,x1、x2、...、xn是自变量,b0是截距,b1、b2、...、bn是自变量的回归系数。
线性回归的优点是简单易懂,计算方便,可以快速地处理大量数据。它的缺点是只能处理线性关系的数据,对于非线性关系的数据,预测效果不佳。
二、逻辑回归
逻辑回归是一种用于二分类问题的分类方法。它假设目标变量只有两个可能的值,即0和1,并使用Sigmoid函数将自变量的线性组合映射到0和1之间。逻辑回归模型的方程为:
```
p = 1 / (1 + e^(-(b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn)))
```
其中,p是目标变量的概率,x1、x2、...、xn是自变量,b0是截距,b1、b2、...、bn是自变量的回归系数。
逻辑回归的优点是能够处理非线性关系的数据,分类效果好。它的缺点是计算量大,对于大量数据,可能会耗费大量时间。
三、LR的应用场景
LR广泛应用于各种领域,包括但不限于:
四、LR的优缺点
LR的优点包括:
LR的缺点包括:
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