【机器学习算法应用和学习_2_理论篇】2.2 M_分类_逻辑回归

红太狼 2023-10-11 09:43 43阅读 0赞

[【机器学习算法应用和学习\_2\_理论篇】2.2 M\_分类\_逻辑回归][2_2.2 M]

## 一、原理阐述 ##

--------------------

**算法类型：**监督学习\_分类算法

**输入：**数值型或标称型(标称型需要独热编码)

### V1.0 ###

--------------------

用回归方式解决二分类问题，通过引入一个Sigmoid函数将中间y值映射到实际二分类的y值上。

## 二、算法选择 ##

--------------------

## 三、算法过程 ##

--------------------

1.Sigmoid函数是一个x值域是(-∞,+∞)，y值域是(0,1)的单调递增函数；  
  
2.预测y值>0.5为1类，<0.5为0类，y值也可以解释为为1和0类的概率；  
  
3.同样使用“最小二乘”概念，求得最佳方程，得到目标函数；  
  
4.要使得目标函数达到最小，需要采用一种称为“梯度下降”的算法，其过程大致为：在一个类似山脉的超平面上，从任一点出发，计算偏导数，沿着偏导数为负的方向前进一定距离（称为“学习速率”），直到初始点与移动后的点差值变化很小（称为“收敛”）为止。  
  
度量：最小二乘，目标函数：最小二乘，目标函数解法：梯度下降

## 四、特点 ##

--------------------

**优点：**实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低。  
  
**缺点：**容易欠拟合，分类精度可能不高。对异常值和缺失值敏感

## 五、代码API ##

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