Լոգիստիկ ռեգրեսիան պարզ, բայց շատ արդյունավետ դասակարգման ալգորիթմ է, ուստի այն սովորաբար օգտագործվում է բազմաթիվ երկուական դասակարգման առաջադրանքների համար… Լոգիստիկ ռեգրեսիայի հիմքը լոգիստիկ ֆունկցիան է, որը նաև կոչվում է սիգմոիդ: ֆունկցիա, որը վերցնում է ցանկացած իրական արժեքավոր թիվ և այն քարտեզագրում 0-ից 1-ի միջև արժեքի վրա:
Հնարավո՞ր է ռեգրեսիան օգտագործել դասակարգման համար:
Գծային ռեգրեսիան հարմար է ելքը կանխատեսելու համար, որը շարունակական արժեք է, օրինակ՝ գույքի գինը կանխատեսելու համար: … Մինչդեռ լոգիստիկ ռեգրեսիա դասակարգման խնդիրների համար է, որը կանխատեսում է հավանականության միջակայքը 0-ից մինչև 1:
Լոգիստիկ ռեգրեսիան հիմնականում օգտագործվում է ռեգրեսիայի կամ դասակարգման համար:
Այն կարող է օգտագործվել Դասակարգման, ինչպես նաև ռեգրեսիայի խնդիրների համար, բայց հիմնականում օգտագործվում է դասակարգման խնդիրների համար: Լոգիստիկ ռեգրեսիան օգտագործվում է անկախ փոփոխականների օգնությամբ կատեգորիկ կախյալ փոփոխականը կանխատեսելու համար։ Լոգիստիկ ռեգրեսիայի խնդրի արդյունքը կարող է լինել միայն 0-ի և 1-ի միջև:
Կարո՞ղ է լոգիստիկ ռեգրեսիան օգտագործվել 3 դասակարգման համար:
Լռելյայնորեն, լոգիստիկ ռեգրեսիան չի կարող օգտագործվել դասակարգման առաջադրանքների համար, որոնք ունեն ավելի քան երկու դասի պիտակներ, այսպես կոչված, բազմակարգ դասակարգում: Փոխարենը, այն պահանջում է փոփոխություն՝ բազմակարգ դասակարգման խնդիրներին աջակցելու համար:
Կարո՞ղ է լոգիստիկ ռեգրեսիան օգտագործվել ոչ գծային դասակարգման համար:
Այսպիսով, ձեր հարցին պատասխանելու համար լոգիստիկ ռեգրեսիան իսկապես ոչ գծային է հավանականության և հավանականության առումով, սակայն այն գծային է Log Odds-ի առումով:
