本篇内容主要讲解“Logistic回归怎么实现”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。 香港云主机下面就让小编来带大家学习“Logistic回归怎么实现”吧!Logistic回归，通过估计事件发生的对数概率来对事件发生的概率进行建模。如果我们假设对数比值和 j 个自变量之间存在线性关系，那么我们可以将事件发生的概率p建模为：你可能注意到未指定对数底。对数的底数其实并不重要，回想一下，如果我们把两边都乘以logk b，我们可以把底数b改成任何新的底数k。这使我们可以灵活地假设左侧的底数。当然，底数会影响对结果和系数值的解释。如果我们有估计系数，就很容易分离出p。注意，p/(1-p)表示事件发生的概率。我们将用另一个例子来解释说明。房地产经纪人吉姆(Jim)训练了一个逻辑回归模型来预测某人出价买房的可能性。他通过使用两个解释变量来保持他的模型的简洁性:x1:潜在客户拜访房子的次数这栋房子的要价是几千美元在使用程序确定最优系数后，Jim为他的模型推导出这些系数:Jim的模型告诉我们:潜在买家每多一次拜访，平均概率自然对数增加2房屋每增加1000美元，平均概率的自然对数下降0.002听起来很拗口，而且很难听懂。我们可以用一个更简单的技巧来解释。我们可以计算e的2次方和-0.002次方的值来简化解释。潜在买家平均每增加一次造访的时间，他提出报价的概率就会增加约7.39倍房屋每增加1000美元，平均出价的概率会受到0.998倍的影响如果吉姆的客户，Sue，参观了一次房子，房子价值100万美元，那么我们可以用上面推导出的公式来估计她购买房子的概率。这表明Sue有大约4%的概率出价买下这所房子。尽管logistic回归是一种回归模型，但它经常被用于分类。概率总是在0和1之间。我们可以设置一个任意的阈值来预测观察到的类别。我们还可以将logistic回归扩展为两个以上的分类器，使其成为一个多类分类器。为此，我们可以采取“ 一对一”的方法，即训练尽可能多的逻辑回归模型（每个模型预测一个类别的对数概率），并采用产生最高推断概率的类别。到此，相信大家对“Logistic回归怎么实现”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是开发云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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