导航: 六合特马挂牌 > 六合公布结果 >

六合公布结果

逻辑回归算法的优弊病2019-02-22


4. logistic回归应用范围:

2. 分类时盘算量无比小,速度很快,存储资源低;

2. Logistic回归的扩展softmax可以利用于多分类领域,如手写字识别等;

5. 对非线性特征,须要进行转换。

3. 不能很好地处置大量多类特点或变量;

逻辑回归属于断定式模型,同时伴有很多模型正则化的方法(L0, L1,L2,etc),而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树、SVM相比,你还会得到一个不错的概率阐明,你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(应用在线梯度下降算法-online gradient descent)。假如你需要一个概率架构(比喻,简略地调节分类阈值,指明一直定性,或者是要获得信任区间),或者你渴望当前将更多的练习数据快速整合到模型中去,那么运用它吧。

1. 逻辑回归算法

1. 用于二分类范畴,能够得出概率值,适用于根据分类概率排名的领域,如搜查排名等;

4. 测量市场营销的成功度;

3. 毛病

5. logistic算法与其它算法比较线性回归做分类因为斟酌了所有样本点到分类决定面的距离,所以在两类数据分布不均匀的时候将导致误差非常大;LR跟SVM克服了这个弊病,其中LR将所有数据采用sigmod函数进行了非线性映射,使得远离分类决策面的数据作用减弱;SVM直接去掉了阔别分类决议面的数据,只考虑支持向量的影响。

4. 对逻辑回归而言,多重共线性并不是问题,它可能结合L2正则化来解决该问题;

3. 便利的观测样本概率分数;

3. 信用评估;

导读逻辑回归算法是最经典的多少个机器学习算法之一,本文对它的长处,缺点进行总结。

5. 猜想某个产品的收益;

然而对这两种算法来说,在线性分类情况下,如果异样点较多无奈剔除的话,LR中每个样本都是有贡献的,最大似而后会自动压制异样的奉献;SVM+软间隔对异常比拟敏感,由于其训练只需要支撑向量,有效样本本来就不高,一旦被搅扰,猜测结果难以预见。

4. 只能处理两分类问题(在此基础上衍生出来的softmax可以用于多分类),且必须线性可分;

1. 当特色空间很大时,逻辑回归的性能不是很好;

1. 实现简单,广泛的应用于工业问题上;

2. 容易欠拟合,个别准确度不太高;

2. 优点

5. 打算代价不高,易于理解跟实现。

Sigmoid函数:表白式如下:

6. 特定的某天是否会发生地震。



友情链接:

Copyright 2018-2021 六合特马挂牌 版权所有,未经授权,禁止转载。