逻辑回归的优点有哪些
逻辑回归的优点是什么
1、结构简单，可解释强，从特征的权重可以看到不同特征对较后结果的影响。2、训练速度快，分类时，计算量只和特征数目相关，占用计算资源少。3、输出结果方便调整，结果都是概率值，可以很容易调整阈值实现分类。4、效果不错，只要特征工程做的好，效果就不会太差。
逻辑回归原理
1）速度快，适合二分类问题 2）简单易于理解，直接看到各个特征的权重 3）能容易地更新模型吸收新的数据 缺点：对数据和场景的适应能力有局限性，不如决策树算法适应性那么强 3. 逻辑回归和多重线性回归的区别 Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其...
【机器学习】逻辑回归的适用场景及优缺点等
优点：逻辑回归模型易于理解和解释，计算速度快，能有效处理线性可分问题，对于非线性关系，通过特征工程可以较好地转化。缺点：对于非线性关系和复杂数据结构，逻辑回归的效果不如其他复杂模型，且模型对异常值敏感，易受到数据异常影响。与其他分类方法比较：决策树：决策树在处理非线性关系和特征选择方面具有...
机器学习常见算法优缺点之逻辑回归
其实逻辑回归的优点具体体现在5点，第一就是实现简单，广泛的应用于工业问题上。第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。第五就是计算代价不高，易于理解和实现。当然，...
Sklearn|逻辑回归与线性回归基本介绍
逻辑回归的优势在于它能够提供概率预测，这在实际应用中非常有用，因为概率预测可以进一步用于决策制定、风险评估等场景。此外，逻辑回归模型通常较为简单，参数较少，对数据的预处理要求不高，计算效率高，易于解释，且在处理非线性问题时，通过引入多项式特征或使用逻辑回归的变体（如Lasso、Ridge回归）可以...
机器学习中几个常见模型的优缺点
KNN：优点：思想简单，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归； 可用于非线性分类；训练时间复杂度为O(n)；准确度高，对数据没有假设，对outlier不敏感。缺点：计算量大；样本不平衡时的问题；需要大量的内存；未归一化时影响很大。SVM：优点：可用于线性\/非线性分类，也可以用于回归；低泛化误差...
逻辑回归解决的是什么问题
果是有序Logit(logistic)回归，其因变量Y为定类且有序，即因变量的属性类别上为类别数据，但是类别之前可以对比大小，比如“不幸福，比较幸福和十分幸福”这是三种类别，但同时此三种类别可以对比大小，数字越大代表越幸福（此类数据也称有序数据）。如果因变量为此类数据时，则需要使用有序logit回归分析。
常见的回归分析方法有哪些?
常见的回归分析方法有以下几种：线性回归分析、多元回归分析、时间序列回归分析以及逻辑回归分析。线性回归分析是最常见的一种回归分析方法。这种方法用于探索一个变量如何随另一个变量变化。它假设变量间的关系是线性的，通过建立一条最佳拟合直线来预测未来数据点的值。这种方法的优点是简单易用，并能够很好...
哪种模型的可解释性更强
决策树：优点：计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征。缺点：容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）。逻辑回归：优点：实现简单，分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。缺点：容易欠拟合，一般准确度不高；只能处理二分类问题（softmax解决多...
Cox回归和逻辑回归的区别有哪些?
1. Cox回归：Cox回归，也称为比例风险模型或Cox比例风险模型，是一种用于生存分析的统计方法。生存分析是一种统计方法，用于研究在某种事件发生前个体的“生存”时间。这里的“事件”可以是任何感兴趣的事件，比如死亡、疾病复发、设备故障等。Cox回归的主要目标是评估一个或多个预测因素对生存时间的影响。
乾县肝胆回答： 如果训练集很小,那么高偏差/低方差分类器(如朴素贝叶斯分类器)要优于低偏差/高方差分类器(如k近邻分类器),因为后者容易过拟合.然而,随着训练集的增大,低偏差/高方差分类器将开始胜出(它们具有较低的渐近误差),因为高偏差...
满泻18423152980问： 逻辑回归和SVM的区别是什么?各适用于解决什么问题 - ？
乾县肝胆回答： 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑...
满泻18423152980问： 初学者如何选择合适的机器学习算法(附算法 - ？
乾县肝胆回答： 如何为分类问题选择合适的机器学习算法 若要达到一定的准确率,需要尝试各种各样的分类器,并通过交叉验证选择最好的一个.但是,如果你只是为你的问题寻找一个“足够好”的算法或者一个起点,以下准则有利于选择合适的分类器:你的...
满泻18423152980问： 如何用机器学习算法提高全文检索准确性 - ？
乾县肝胆回答： 朴素贝叶斯 优点:简单;如果朴素贝叶斯(NB)条件独立性假设成立,相比于逻辑回归这类的判别模型,朴素贝叶斯分类器将收敛得更快,所以你只需要较小的训练集.而且,即使NB假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践方面仍然表现很好....
满泻18423152980问： 机器学习需要哪些数学基础 - ？
乾县肝胆回答： 我们知道,机器学习涉及到很多的工具,其中最重要的当属数学工具了,因此必要的数学基础可谓是打开机器学习大门的必备钥匙.机器学习涉及到的数学基础内容包括三个方面,分别是线性代数、概率统计和最优化理论.下面小编就会好好给...
满泻18423152980问： 支付宝花呗提前还款有好处吗?提前还款信誉度会更高吗?还是和他自动扣款信用是一样的? - ？
乾县肝胆回答： 并没有什么明显的好处,提前还款和到期自动扣款是一样的.信用提升是一个循序渐进的过程.芝麻信用在是在用户授权的情况下,依据用户各维度数据(涵盖金融借贷、转账支付、投资、购物、出行、住宿、生活、公益等场景),运用云计算...
满泻18423152980问： 用于数据挖掘的分类算法有哪些,各有何优劣 - ？
乾县肝胆回答： 1. 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB) 超级简单,就像做一些数数的工作.如果条件独立假设成立的话,NB将比鉴别模型(如Logistic回归)收敛的更快,所以你只需要少量的训练数据.即使条件独立假设不成立,NB在实际中仍然表现出惊人的好...
满泻18423152980问： 年薪百万的猎头顾问是什么样子的 - ？
乾县肝胆回答： 年薪百万的猎头顾问是什么样子的?对于很多人来说,在猎头行业成为百万顾问进而成为百万收入顾问是每一个猎头创业者的目标和追求.怎么才能成为百万猎头顾问?罗勒网认为,有的人凭借自己的勤奋,聪明和好运气1年甚至半年就实现了...
满泻18423152980问： 机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些 - ？
乾县肝胆回答： 尝试回答一下 首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法.xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear).而GBDT则特指梯度提升决策树算法. xgboost相对于普通gbm的实现,...
满泻18423152980问： Logit模型的简介 - ？
乾县肝胆回答： Logit模型(Logit model,也译作“评定模型”,“分类评定模型”,又作Logistic regression,“逻辑回归”)是离散选择法模型之一,属于多重变量分析范畴,是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的...
