什么邏輯回歸

原理是將樣本的特征和樣本發(fā)生的概率聯(lián)系起來，即，預(yù)測(cè)的是樣本發(fā)生的概率是多少。由于概率是一個(gè)數(shù)，因此被叫做“邏輯回歸”。
簡(jiǎn)單來說， 邏輯回歸（Logistic Regression）是一種用于解決二分類（0 or 1）問題的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于估計(jì)某種事物的可能性。比如某用戶購買某商品的可能性，某病人患有某種疾病的可能性，以及某廣告被用戶點(diǎn)擊的可能性等。 注意，這里用的是“可能性”，而非數(shù)學(xué)上的“概率”，logisitc回歸的結(jié)果并非數(shù)學(xué)定義中的概率值，不可以直接當(dāng)做概率值來用。該結(jié)果往往用于和其他特征值加權(quán)求和，而非直接相乘。

邏輯回歸與線性回歸的關(guān)系

邏輯回歸（Logistic Regression）與線性回歸（Linear Regression）都是一種廣義線性模型（generalized linear model）。邏輯回歸假設(shè)因變量 y 服從伯努利分布，而線性回歸假設(shè)因變量 y 服從高斯分布。 因此與線性回歸有很多相同之處，去除Sigmoid映射函數(shù)的話，邏輯回歸算法就是一個(gè)線性回歸?？梢哉f，邏輯回歸是以線性回歸為理論支持的，但是邏輯回歸通過Sigmoid函數(shù)引入了非線性因素，因此可以輕松處理0/1分類問題。