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  • 6.逻辑回归

    1.用自己的话描述一下,什么是逻辑回归,与线性回归对比,有什么不同?

    逻辑就是一个分类的算法,常用在二分类当中,即事件发生后只有两种可能性。就是把我们的输入值在线性回归中转化为预测值,然后映射到函数中

    将值作为x轴的变量,y轴作为一个概率,预测值对英的Y值越接近于1说明越符合预测结果。

    与线性回归相比,逻辑回归主要用于二分类,适合需要得到一个分类概率的场景,简单快速

    2.自述一下什么是过拟合和欠拟合?

    过拟合即对训练集的过度拟合,也就是一个从训练集中得到了高方差和低偏差,导致其在测试数据中得到低泛化的模型。欠拟合即得到的是低方差,高偏差,一个欠拟合模型忽视了从训练数据中获得的信息,进而使其无法找到输入和输出数据之间的内在联系。

    3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些?

     判断诈骗、是否患病、判断用户性别、判断正负等

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