Lo stesso modello di regressione logistica modella semplicemente la probabilità di output in termini di input e non esegue la classificazione statistica (non è un classificatore), sebbene possa essere utilizzato per un classificatore, ad esempio scegliendo un valore di cutoff e classificando gli input con probabilità maggiore del cutoff come uno …
In che modo la regressione logistica può essere utilizzata come classificatore?
La regressione logistica è un algoritmo di classificazione semplice ma molto efficace, quindi è comunemente usato per molte attività di classificazione binaria. … Il modello di regressione logistica prende un'equazione lineare come input e usa la funzione logistica e registra le probabilità per eseguire un'attività di classificazione binaria.
La regressione logistica è una classificazione o una regressione?
La regressione logistica è un algoritmo di classificazione utilizzato per assegnare le osservazioni a un insieme discreto di classi. Alcuni esempi di problemi di classificazione sono Email spam o non spam, Transazioni online Frode o non Frode, Tumore maligno o benigno.
Perché la regressione logistica è un classificatore?
La regressione logistica è fondamentalmente un algoritmo di classificazione supervisionato. In un problema di classificazione, la variabile target (o output), y, può assumere solo valori discreti per un dato insieme di caratteristiche (o input), X. Contrariamente alla credenza popolare, la regressione logistica È un modello di regressione.
La regressione logistica è un classificatore lineare?
La regressione logistica è stata tradizionalmente utilizzata come un classificatore lineare, ovvero quando le classi possono essere separate nello spazio delle caratteristiche da confini lineari. Tuttavia, si può rimediare se abbiamo un'idea migliore della forma del confine decisionale… … Il confine decisionale è quindi lineare.
