统计学习方法课件-第六章 Logistic回归.pdf ...

资 源 简 介

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详 情 说 明

Logistic回归是一种广泛应用于二分类问题的统计学习方法。与线性回归不同，它通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到(0,1)区间，可以理解为样本属于某一类的概率估计。

模型的核心是逻辑斯谛函数，也称为sigmoid函数。这个S型曲线能够将任何实数映射到0到1之间，正好对应概率的取值范围。模型的参数通过极大似然估计法进行求解，采用梯度下降等优化算法来最大化对数似然函数。

相比线性回归，Logistic回归具有几个明显优势：它能直接输出概率预测，处理分类问题更自然；模型预测结果具有可解释性，可以通过系数分析特征对结果的影响程度；计算复杂度相对较低，适合大规模数据集。

在实际应用中需要注意特征选择、正则化处理以及模型评估等问题。通过加入L1或L2正则项可以防止过拟合，而采用交叉验证等方法可以评估模型的泛化能力。