逻辑蒂斯回归模型

资 源 简 介

逻辑蒂斯回归模型

详 情 说 明

逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，尽管名字中包含"回归"，但它实际上用于处理二分类或多分类任务。该模型通过Sigmoid函数将线性回归的输出映射到0-1之间，可以解释为事件发生的概率。

核心原理是通过最大似然估计来优化模型参数，使得预测概率与实际标签的差异最小化。与线性回归不同，它使用对数几率（log odds）作为目标变量，这使得模型能够处理分类问题。

在Matlab实现中，通常会使用内置的优化算法来训练模型，这包括： 准备特征矩阵和标签向量 定义损失函数（通常是交叉熵） 设置优化参数和学习率 使用梯度下降或其他优化方法求解最佳参数

模型评估指标通常包括准确率、精确率、召回率和AUC值等。逻辑回归的优势在于模型可解释性强，可以输出每个特征对预测结果的贡献度，这在许多实际应用中非常重要。

虽然逻辑回归是相对简单的算法，但它仍然是许多分类任务的基准模型，特别是在需要概率输出或模型解释性的场景中。