逻辑回归难吗

本篇文章给大家分享机器学习逻辑回归，以及逻辑回归难吗对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、监督学习的经典算法
• 2、机器学习有几种算法?
• 3、机器学习中几个常见模型的优缺点
• 4、机器学习的回归分析为什么不好用?
• 5、常见的机器学习的相关算法包括
• 6、逻辑回归等于什么加什么

监督学习的经典算法

监督学习的经典算法如下：朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、逻辑回归、线性回归、回归树、K邻近、AdaBoost、神经网络。朴素贝叶斯（NaiveBayesClassifier）朴素贝叶斯算法（NBC）是应用最为广泛的分类算法之一。NBC假设了数据集属性之间是相独立的，常用于文本分类。

常见的监督学习算法有哪些如下： K-近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）K-近邻是一种分类算法，其思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。

线性回归：线性回归是一种用于预测连续值的监督学习算法。它试图通过拟合一个线性模型来预测结果，这个模型可以表示为y = ax + b的形式。逻辑回归：逻辑回归是一种用于分类问题的监督学习算法。它通过拟合一个逻辑函数来预测类别概率，然后将概率与阈值进行比较，从而将数据点分为两个或多个类别。

两个监督学习的经典算法如下：线性回归：这是一种最基本的监督学习算法，它的目的是找到一个线性函数，使得它能够最好地拟合输入和输出之间的关系。线性回归可以用于处理连续型的输出变量，比如预测房价、股票价格等。

所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。在机器学习中，无监督学习就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。

.监督式算法：具有一个标准的本体，算法通过学习对数据进行预测，从而与本体进行比较。常用的无监督学习算法主要有三种：聚类、离散点检测和降维，包括主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。

机器学习有几种算法?

1、线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。 线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。

2、降维算法 在存储和分析大量数据时，识别多个模式和变量是具有挑战性的。维数简化算法，如决策树、因子分析、缺失值比、随机森林等，有助于寻找相关数据。 梯度提高和演算法 这些算法是在处理大量数据，以作出准确和快速的预测时使用的boosting算法。

3、集成算法。简单算法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法组织起来，即多个专家共同决定结果。

4、常见的机器学习算法包含线性回归、Logistic回归、线性判别分析。在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。

机器学习中几个常见模型的优缺点

1、精准与效率的平衡选择机器学习模型时，首要考虑的是精度与实验效率的平衡。SVM以其高准确率著称，尤其是通过核函数处理非线性问题，但内存消耗较大。GBDT（如随机森林）则倾向于集成多个弱分类器，降低方差，提高稳定性能，但对数据量和特征选择要求较高。

2、计算量大，尤其是特征数非常多的时候，每一个待分类的样本都要计算它到全体已知样本的距离，才能得到它的第K个最近邻点。可理解性差，无法给出像决策树那样的规则。是惰性算法，基本上不学习，导致预测时速度比起逻辑回归之类的算法慢。样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准确率低。

3、分类模型的优点：易于理解和解释，因为它可以非常清楚地将样本划分成不同的类别；分类模型的缺点：在处理连续的数据时，分类模型会失去很多信息。回归模型的优点：更好地预测连续变量的值；回归模型的缺点：对异常值敏感，回归模型拟合整个数据集，这意味着它们对异常值更敏感，可能导致模型错误。

4、决策树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。

5、这一限制隐含了对数据库存取路径的控制。网状模型优缺点：能够更为直接地描述现实客观世界。可表示实体间的多种复杂联系。但是结构比较复杂，其数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）复杂，用户不容易使用。而且应用环境越大，数据库的结构就变得越复杂，不利于最终用户掌握。

机器学习的回归分析为什么不好用?

1、但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述，调整后的R方更准确，即自变量对因变量的解释率为28%，T为各自变量是否有显著影响的检验，具体的显著性仍然取决于随后的P值，如果p值 0.05，则自变量影响显著。

2、你是说Recall吧。Recall = TP / （TP + FN）， TP可以通过减小loss直接实现，而对于FN，可以将模型改成多类回归，把FN样本拿出来贴上一个新标签来训练模型。然后在判定时，把模型判定为新标签的视为True。不过这样会导致跟FN样本特征相似的负样本被归为新标签，从而FP 变大而影响ACC和F1。

3、ACF和PACF分别用两种方式衡量数据点与数据点之间的相关性时间序列对相关性的假设直接违背了回归分析的独立性假设。在多段时间序列预测中，一方面，对于未来预测的自变量可能无法真实的观察到，另一方面，随着预测越来越远，误差会逐渐积累：你对于长远未来的预测应该会比近期预测更不确定。

常见的机器学习的相关算法包括

常见的机器学习算法包含线性回归、Logistic回归、线性判别分析。在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。

机器学习的相关算法包括，线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。

袋装法和随机森林随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。想要学习了解更多机器学习的知识，推荐CDA数据分析师课程。

线性回归 一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法，并将其用于这些目的。

最常见的机器学习算法是学习映射 Y = f（X） 来预测新 X 的 Y。这叫做预测建模或预测分析，我们的目标是尽可能作出最准确的预测。对于想了解机器学习基础知识的新手，本文将概述数据科学家使用的 top 10 机器学习算法。 线性回归线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。

逻辑回归等于什么加什么

逻辑回归，这个算法由于简单、实用、高效，在业界应用十分广泛。注意咯，这里的“逻辑”是音译“逻辑斯蒂（logistic）”的缩写，并不是说这个算法具有怎样的逻辑性。前面说过，机器学习算法中的监督式学习可以分为2大类：分类模型：目标变量是分类变量（离散值）；回归模型：目标变量是连续性数值变量。

logistic回归的公式是：logO= alpha + Bx 那么O= Exp（alpha + Bx） = Exp（alpha）*Exp（Bx）所以当x每增加1 x--x+1 O就变成O*Exp（B）所以意义就是变量每增加一个单位，你的关注量（因变量）的odds会增加 Exp（B）。odds越大，相当于发生的概率越大，并且不发生的概率越小。

Logistic回归的方程是y（i）=σ（wTx+b），其中 σ（z（i）=11+ez（i）。logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

logistic方程表达式是Ln（p/1-p）＝α+βx。二元logistic回归要求因变量只能为2项，而且数字一定是0和1，数字1表示YES，愿意，购买，患病等，数字0表示no，不愿意，不购买，不患病等。如果不是这样，那么就需要针对因变量Y进行数据编码，使用【数据处理-数据编码】即可完成。

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