分类预测 | Python实现LR逻辑回归多输入分类预测
分类预测 | Python实现LR逻辑回归多输入分类预测
目录
- 分类预测 | Python实现LR逻辑回归多输入分类预测
- 基本介绍
- 模型描述
- 源码设计
- 学习小结
- 参考资料
基本介绍
逻辑回归是一种广义线性的分类模型且其模型结构可以视为单层的神经网络，由一层输入层、一层仅带有一个sigmoid激活函数的神经元的输出层组成，而无隐藏层。其模型的功能可以简化成两步，“通过模型权重[w]对输入特征[x]线性求和+sigmoid激活输出概率”。
模型描述
具体来说，我们输入数据特征x，乘以一一对应的模型权重w后求和，通过输出层神经元激活函数σ（sigmoid函数）将（wx + b)的计算后非线性转换为0~1区间的概率数值后输出。学习训练（优化模型权重）的过程是通过梯度下降学到合适的模型权重[W]，使得模型输出值Y=sigmoid(wx + b)与实际值y的误差最小。逻辑回归模型本质上属于广义线性分类器（决策边界为线性）。这点可以从逻辑回归模型的决策函数看出，决策函数Y=sigmoid(wx +
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