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机器学习笔记E3--logistic回归

机器学习笔记E3--logistic回归

作者: EL33 | 来源:发表于2019-02-25 19:42 被阅读0次

分类问题

E2说完线性回归问题,我们再来看机器学习中唯二简单的 逻辑回归(Logistic Regression),逻辑回归是一个“表面回归”的模型,以回归为名,行的确实 分类 的实。

利用线性回归我们也可以来做简单的二分类问题,如下图,下图展示的是线性回归对肿瘤的分类,我们可以通过定义阈值来完成。
将假设函数的结果大于0.5的,认定其为恶性(h_\theta(x)>0.5 => y=1),小于等于0.5的,认为其为良性(h_\theta(x)\leq0.5 => y=0

线性回归处理01分类

但这样很容易出现问题,当存在噪声时,此时拟合的曲线必须向右边偏转,导致本应被视作 1 类的 X 被误分为了 0 类:

线性回归处理01分类

且普通线性回归的值还能超出 [0,1] ,可见普通的线性回归在处理分类问题上实在不怎么友好。


这时候就引入一个新的模型了,逻辑回归。好了,我要去吃饭了hhhh,回去补完

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