Den logistiske regresjonsmodellen i seg selv modellerer ganske enkelt sannsynligheten for produksjon i form av input og utfører ikke statistisk klassifisering (den er ikke en klassifikator), selv om den kan brukes til å lage en klassifikator, for eksempel ved å velge en cutoff-verdi og klassifisere innganger med sannsynlighet større enn cutoff-verdien som én …
Hvordan logistisk regresjon kan brukes som klassifisering?
Logistisk regresjon er en enkel, men veldig effektiv klassifiseringsalgoritme, så den brukes ofte til mange binære klassifiseringsoppgaver. … Logistisk regresjonsmodell tar en lineær ligning som input og bruk logistisk funksjon og loggodds for å utføre en binær klassifiseringsoppgave.
Er logistisk regresjon en klassifisering eller regresjon?
Logistisk regresjon er en klassifiseringsalgoritme som brukes for å tilordne observasjoner til et diskret sett med klasser. Noen av eksemplene på klassifiseringsproblemer er e-post spam eller ikke spam, Online transaksjoner svindel eller ikke svindel, tumor ondartet eller godartet.
Hvorfor er logistisk regresjon en klassifisering?
Logistisk regresjon er i utgangspunktet en overvåket klassifiseringsalgoritme. I et klassifiseringsproblem kan målvariabelen(eller utdata), y, bare ta diskrete verdier for gitte sett med funksjoner(eller innganger), X. I motsetning til hva mange tror, ER logistisk regresjon en regresjonsmodell.
Er logistisk regresjon en lineær klassifisering?
Logistisk regresjon har tradisjonelt blitt brukt som en lineær klassifikator, dvs. når klassene kan skilles i funksjonsrommet med lineære grenser. Dette kan imidlertid rettes opp hvis vi tilfeldigvis har en bedre ide om formen på beslutningsgrensen … … Beslutningsgrensen er altså lineær.
