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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?

    答:逻辑回归是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。比如说某个病人患某种疾病的可能性。逻辑回归本质上是线性回归,但是线性回归需要自变量与因变量之间的线性关系,逻辑回归不需要自变量与因变量之间的线性关系。

    2.自述一下什么是过拟合和欠拟合?

    答:欠拟合是指模型拟合程度不高,数据距离拟合曲线较远,或指模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。

    3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些?

    逻辑回归适用于一些非是即非得场景,比如说身患新冠肺炎得患者是阴性还是阳性。

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