在之前学习线性回归算法时,是做预测,相比逻辑回归本身是做分类。逻辑回归是通过sigmoid函数整合将预测值进行相应转换:
逻辑回归本质是求概率再分类。
#逻辑回归算法的损失函数
线性回归算法的损失函数是通过MSE(差值的平方和再平均)作为损失函数,逻辑回归算法求损失函数的思想一样,具体差异是需要转换为概率。(内部转换过程未弄明白)
小结:
逻辑回归在本质上是线性回归的延伸。
在之前学习线性回归算法时,是做预测,相比逻辑回归本身是做分类。逻辑回归是通过sigmoid函数整合将预测值进行相应转换:
逻辑回归本质是求概率再分类。
#逻辑回归算法的损失函数
线性回归算法的损失函数是通过MSE(差值的平方和再平均)作为损失函数,逻辑回归算法求损失函数的思想一样,具体差异是需要转换为概率。(内部转换过程未弄明白)
小结:
逻辑回归在本质上是线性回归的延伸。