zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 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?

    逻辑回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。

    线性回归要求因变量必须是连续性数据变量;逻辑回归要求因变量必须是分类变量,二分类或者多分类的

    2.自述一下什么是过拟合和欠拟合?

    过拟合是在模型参数拟合过程中的问题,由于训练数据包含抽样误差,训练时,复杂的模型将抽样误差也考虑在内,将抽样误差也进行了很好的拟合。一味追求提高对训练数据的预测能力,所得到模型的复杂度往往比真实模型要高。具体表现就是所得到的模型训练误差很低,但是在测试集上表现差,即模型的泛化能力弱。

    欠拟合通常是由于学习器的学习能力不足,样本不够或者算法不精确,测试样本特性没有学到,不具泛化性,拿到新样本后没有办法去准确的判断。

    3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些?

      用于分类:适合做很多分类算法的基础组件。

      用于预测:预测事件发生的概率(输出)。

      用于分析:单一因素对某一个事件发生的影响因素分析(特征参数值)。

  • 相关阅读:
    网络运维架构
    Q in Q
    光纤/光模块的多模和单模
    Cisco VTP
    Cisco NTP配置
    惠普/aruba交换机
    【转】交换机背板带宽
    接入交换机下所有服务器不定时丢包
    windows 2012安装不了KB2919355
    Cisco交换机密码策略设置
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huangyixuan/p/12778439.html
Copyright © 2011-2022 走看看