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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:是处理分类问题。就是结果是连续值,无法确定范围,就把这个范围映射到能够判断的值里面,然后进行分类。

    逻辑回归适用于二分类问题,逻辑回归也可以用于确定某个事件的可能性,输出值为0或1。

    线性回归求解的是连续问题,而逻辑回归求解的是离散问题。

    2.自述一下什么是过拟合和欠拟合?

    过拟合:在训练数据上能够较好地拟合,在其他数据上不能很好的拟合。(主要原因是模型复杂)

    欠拟合:在训练数据上不能较好地拟合,在其他数据上也不能很好的拟合。(模型简单)

    3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些?

    (1)贷款问题,针对客户是否会违约。

    (2)情感分析,典型的二分类问题。

    (3)商品广告点击率等。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lingcode/p/12770338.html
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