Het logistische regressiemodel modelleert eenvoudigweg de waarschijnlijkheid van output in termen van input en voert geen statistische classificatie uit (het is geen classifier), hoewel het kan worden gebruikt om een classificatie, bijvoorbeeld door een grenswaarde te kiezen en invoer met een waarschijnlijkheid groter dan de grenswaarde te classificeren als één …
Hoe logistische regressie kan worden gebruikt als classificatie?
Logistische regressie is een eenvoudig maar zeer effectief classificatie-algoritme, dus het wordt vaak gebruikt voor veel binaire classificatietaken. … Logistisch regressiemodel neemt een lineaire vergelijking als invoer en gebruikt de logistische functie en log odds om een binaire classificatietaak uit te voeren.
Is logistische regressie een classificatie of regressie?
Logistische regressie is een classificatie-algoritme dat wordt gebruikt om waarnemingen toe te wijzen aan een discrete reeks klassen. Enkele voorbeelden van classificatieproblemen zijn E-mailspam of geen spam, Online transacties Fraude of niet-fraude, Tumormaligne of goedaardige.
Waarom is logistische regressie een classificatie?
Logistische regressie is in feite een gesuperviseerd classificatie-algoritme. In een classificatieprobleem kan de doelvariabele (of output), y, alleen discrete waarden aannemen voor een gegeven set features (of inputs), X. In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, IS logistische regressie een regressiemodel.
Is logistische regressie een lineaire classificatie?
Logistische regressie wordt traditioneel gebruikt als een lineaire classificatie, d.w.z. wanneer de klassen in de feature-ruimte kunnen worden gescheiden door lineaire grenzen. Dat kan echter worden verholpen als we een beter idee hebben van de vorm van de beslissingsgrens… … De beslissingsgrens is dus lineair.
