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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?

     逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习方法,可以用于估计某种事物的可能性

    逻辑回归解决的是分类问题,而不是线性回归问题

    2.自述一下什么是过拟合和欠拟合?

    过拟合:

    一个模型在训练数据上获得了相比于其他模型更好的拟合,但是在其他的数据集上却不能很好的拟合数据,即模型过于复杂。

    原因:训练集的原始特征过多,导致存在一些嘈杂特征,而模型却去兼顾了每一个特征点导致。

    解决方法:进行特征选择;交叉验证;正则化

    欠拟合:一个模型在训练数据上没办法获得很好的拟合,在其他数据集上也不能很好的拟合数据,即模型过于简单

    3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些?

    汽车销售:判断用户对于购买某款汽车的意愿

    诈骗电话:判断来电是否为诈骗电话

    疾病治疗:判断病人康复的可能性

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