求解了模型的最優(yōu)參數(shù)，并對模型進行了測試，驗證了解的質(zhì)量。邏輯回歸基本原理？首先，人們通常使用“l(fā)ogistic回歸”、“l(fā)ogistic模型”、“l(fā)ogistic回歸模型”和“l(fā)ogit模型”來指代

求解了模型的最優(yōu)參數(shù)，并對模型進行了測試，驗證了解的質(zhì)量。

邏輯回歸基本原理？

首先，人們通常使用“l(fā)ogistic回歸”、“l(fā)ogistic模型”、“l(fā)ogistic回歸模型”和“l(fā)ogit模型”來指代同一模型。唯一不同的是形式不同：logistic回歸是概率的直接估計，logit模型是概率的logit變換。

然而，SPSS軟件似乎將分類自變量組成的模型稱為logit模型，將分類自變量和連續(xù)自變量組成的模型稱為logistic回歸模型。至于是二元還是多元，關鍵是看因變量有多少類，多元是二元的展開式。其次，當因變量為名義變量時，logit與probit沒有本質(zhì)區(qū)別。不同之處在于分布函數(shù)不同。前者假設隨機變量服從邏輯概率分布，后者假設隨機變量服從正態(tài)分布。實際上，這兩類分布函數(shù)的計算公式非常相似，函數(shù)值相差不大。唯一的區(qū)別是邏輯概率分布函數(shù)的尾部比正態(tài)分布函數(shù)的尾部厚。但是，如果因變量是序數(shù)變量，則序數(shù)probit模型只能用于回歸。有序probit可以看作probit的擴展

這兩種方法都是常用的分類算法。從目標函數(shù)的角度來看，不同的是logistic回歸采用logistic損失，支持向量機采用鉸鏈函數(shù)，這兩種損失函數(shù)的目的是增加對分類影響較大的數(shù)據(jù)點的權重，減少與分類關系較小的數(shù)據(jù)點的權重。

二分類邏輯回歸分析中prob.代表什么？

邏輯回歸：y=sigmoid（w”x）線性回歸：y=w”x，也就是說，邏輯回歸比線性回歸多了一個sigmoid函數(shù)，sigmoid（x）=1/（1）Exp（-x）），實際上是對x進行歸一化，使sigmoid（x）介于0和1之間。二元分類模型通常采用Logistic回歸。目標函數(shù)為第二類交叉熵，Y值代表屬于第一類的概率，用戶可自行設置分類閾值。數(shù)據(jù)擬合采用線性回歸，目標函數(shù)為誤差之和