求解了模型的最優(yōu)參數(shù)，并對(duì)模型進(jìn)行了測(cè)試，驗(yàn)證了解的質(zhì)量。邏輯回歸基本原理？首先，人們通常使用“l(fā)ogistic回歸”、“l(fā)ogistic模型”、“l(fā)ogistic回歸模型”和“l(fā)ogit模型”來(lái)指代

求解了模型的最優(yōu)參數(shù)，并對(duì)模型進(jìn)行了測(cè)試，驗(yàn)證了解的質(zhì)量。

邏輯回歸基本原理？

首先，人們通常使用“l(fā)ogistic回歸”、“l(fā)ogistic模型”、“l(fā)ogistic回歸模型”和“l(fā)ogit模型”來(lái)指代同一模型。唯一不同的是形式不同：logistic回歸是概率的直接估計(jì)，logit模型是概率的logit變換。

然而，SPSS軟件似乎將分類自變量組成的模型稱為logit模型，將分類自變量和連續(xù)自變量組成的模型稱為logistic回歸模型。至于是二元還是多元，關(guān)鍵是看因變量有多少類，多元是二元的展開式。其次，當(dāng)因變量為名義變量時(shí)，logit與probit沒有本質(zhì)區(qū)別。不同之處在于分布函數(shù)不同。前者假設(shè)隨機(jī)變量服從邏輯概率分布，后者假設(shè)隨機(jī)變量服從正態(tài)分布。實(shí)際上，這兩類分布函數(shù)的計(jì)算公式非常相似，函數(shù)值相差不大。唯一的區(qū)別是邏輯概率分布函數(shù)的尾部比正態(tài)分布函數(shù)的尾部厚。但是，如果因變量是序數(shù)變量，則序數(shù)probit模型只能用于回歸。有序probit可以看作probit的擴(kuò)展

這兩種方法都是常用的分類算法。從目標(biāo)函數(shù)的角度來(lái)看，不同的是logistic回歸采用logistic損失，支持向量機(jī)采用鉸鏈函數(shù)，這兩種損失函數(shù)的目的是增加對(duì)分類影響較大的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重，減少與分類關(guān)系較小的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重。

二分類邏輯回歸分析中prob.代表什么？

邏輯回歸：y=sigmoid（w”x）線性回歸：y=w”x，也就是說(shuō)，邏輯回歸比線性回歸多了一個(gè)sigmoid函數(shù)，sigmoid（x）=1/（1）Exp（-x）），實(shí)際上是對(duì)x進(jìn)行歸一化，使sigmoid（x）介于0和1之間。二元分類模型通常采用Logistic回歸。目標(biāo)函數(shù)為第二類交叉熵，Y值代表屬于第一類的概率，用戶可自行設(shè)置分類閾值。數(shù)據(jù)擬合采用線性回歸，目標(biāo)函數(shù)為誤差之和