Logistička regresija je jednostavan, ali vrlo efikasan klasifikacioni algoritam tako da se obično koristi za mnoge zadatke binarne klasifikacije… Osnova logističke regresije je logistička funkcija, koja se također naziva sigmoidna funkcija, koja uzima bilo koji broj realne vrijednosti i preslikava ga na vrijednost između 0 i 1.
Može li se regresija koristiti za klasifikaciju?
Linearna regresija je pogodna za predviđanje rezultata koji je kontinuirana vrijednost, kao što je predviđanje cijene imovine. … Dok je logistička regresija za probleme klasifikacije, koji predviđa raspon vjerovatnoće između 0 i 1.
Da li se logistička regresija uglavnom koristi za regresiju ili klasifikaciju?
Može se koristiti za Klasifikacija kao i za probleme regresije, ali se uglavnom koristi za probleme klasifikacije. Logistička regresija se koristi za predviđanje kategoričke zavisne varijable uz pomoć nezavisnih varijabli. Izlaz problema logističke regresije može biti samo između 0 i 1.
Može li se logistička regresija koristiti za klasifikaciju 3 klase?
Podrazumevano, logistička regresija ne može se koristiti za zadatke klasifikacije koji imaju više od dve oznake klasa, takozvana klasifikacija više klasa. Umjesto toga, potrebna je modifikacija kako bi se podržali problemi klasifikacije u više klasa.
Može li se logistička regresija koristiti za nelinearnu klasifikaciju?
Da bih odgovorio na vaše pitanje, logistička regresija je zaista nelinearna u smislu kvota i vjerovatnoće, međutim ona je linearna u smislu log kvota.
