機器學習入門---邏輯回歸分類

邏輯回歸概念

上一篇文章我們已經講述了簡單線性回歸，而這篇文章的邏輯回歸與之不同的是，輸出的標籤是分類，比如，0和1，喜歡和不喜歡。

但其實，邏輯回歸也是線性回歸推導出來的。

邏輯函數: ,其中線性回歸 。

而邏輯函數的值y就表示標籤為1時的概率。而決策面的劃分就是當y<0.5時，標籤為0；當y>0.5時，標籤為1。

模型訓練與評估

Python邏輯回歸模型訓練和評估與簡單線性回歸相同。

用Python驗證邏輯回歸與線性回歸的關係

直接用邏輯回歸計算測試數據特徵為3，標籤為1的概率：

通過第一部分介紹的公式計算特徵為3，標籤為1的概率：

結果相同，也印證了邏輯回歸可由線性回歸推到得來。

推薦閱讀：

相关文章