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机器学习6 逻辑归回

时间:2020-04-24 00:41:05      阅读:82      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:输入   必须   逻辑   特性   回归分析   道路   线性回归   完美   自述   

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?

 逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,它的输入可以连续型输入,输出为离场型输出;

区别:

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:太过贴近于训练数据的特征了,在训练集上表现非常优秀,近乎完美的预测/区分了所有的数据,但是在新的测试集上却表现平平。

欠拟合: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?

判断是否可以开学

判断病人是否有病

判断道路是否畅通

机器学习6 逻辑归回

标签:输入   必须   逻辑   特性   回归分析   道路   线性回归   完美   自述   

原文地址:https://www.cnblogs.com/longlog/p/12764696.html

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