假设您将使用逻辑回归将鲸鱼分类为鱼类或哺乳动物 访问zwsub.com 中文课程网 QQ 2725639396 获取更多Lynda/Pluralsight课程 含中文字幕
在任何机器学习算法的情况下 您将在训练阶段将数据语料库输入到某种分类算法中 并且输出将是基于ML的分类器 访问zwsub.com 中文课程网 QQ 2725639396 获取更多Lynda/Pluralsight课程 含中文字幕
在这里 逻辑回归成为您的分类算法 您将为其提供训练数据 结果将是一个适合您的训练数据集的曲线的预测变量 访问zwsub.com 中文课程网 QQ 2725639396 获取更多Lynda/Pluralsight课程 含中文字幕
表示s曲线的公式是您在屏幕上看到的逻辑回归公式 机器学习模型的参数是A和B的值 仅用于学习交流，禁止商用
这个最佳拟合逻辑回归曲线将输出概率作为标签 仅用于学习交流，禁止商用
这种可能性将决定鲸鱼是鱼还是哺乳动物
根据您输入的特征向量 您将获得输出的概率
如果你谈到鲸鱼如何生活在水中 用肺呼吸 并且不产卵 它成鱼的可能性大概是0.45左右
您需要为分类器指定阈值
假设0.5是你的门槛
由于鲸鱼成鱼的概率低于阈值 你知道它是一种哺乳动物
就像线性回归的情况一样 我们尝试通过数据集中的点拟合直线以找到X和Y之间的关系 逻辑回归试图通过这些点拟合最佳s曲线 即概率 输出对输入变量X.
线性回归用于预测连续值 其中输出可以取一个范围内的任何值
Logistic回归用于预测分类输出 其中输出可以采用一些谨慎值中的一个 例如一周中的几天 一年中的几个月 0或1 真或假等