Hồi quy logistic là một thuật toán phân loại đơn giản nhưng rất hiệu quả nên nó thường được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ phân loại nhị phân … Cơ sở của hồi quy logistic là hàm logistic, còn được gọi là sigmoid hàm, nhận vào bất kỳ số có giá trị thực nào và ánh xạ nó thành giá trị từ 0 đến 1.
Hồi quy có thể được sử dụng để phân loại không?
Hồi quy tuyến tính thích hợp để dự đoán đầu ra là giá trị liên tục, chẳng hạn như dự đoán giá của bất động sản. … Trong khi hồi quy logisticdành cho các bài toán phân loại, dự đoán phạm vi xác suất từ 0 đến 1.
Có phải hồi quy logistic chủ yếu được sử dụng để hồi quy hoặc phân loại không?
Nó có thể được sử dụng cho Phân loạicũng như cho các bài toán Hồi quy, nhưng chủ yếu được sử dụng cho các bài toán Phân loại. Hồi quy logistic được sử dụng để dự đoán biến phụ thuộc phân loại với sự trợ giúp của các biến độc lập. Đầu ra của vấn đề hồi quy logistic chỉ có thể nằm trong khoảng từ 0 đến 1.
Có thể sử dụng hồi quy logistic để phân loại 3 lớp không?
Theo mặc định, hồi quy logistic không thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loạicó nhiều hơn hai nhãn lớp, được gọi là phân loại nhiều lớp. Thay vào đó, nó yêu cầu sửa đổi để hỗ trợ các vấn đề phân loại nhiều lớp.
Có thể sử dụng hồi quy logistic để phân loại phi tuyến tính không?
Vì vậy, để trả lời câu hỏi của bạn, hồi quy Logistic là thực sự là phi tuyến tính về Tỷ lệ và Xác suất, tuy nhiên nó là tuyến tính về Tỷ lệ Log.
