Логистическая регрессия — различия между версиями
(→Описание) |
(→Описание) |
||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
== Описание == | == Описание == | ||
Логистическая регрессия применяется для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события по значениям множества признаков. Для этого вводится зависимая переменная $y$, принимающая значения $0$ и $1$ и множество [[Независимые случайные величины|независимых]] переменных <tex>x_1, ... x_n</tex> на основе значений которых требуется вычислить вероятность принятия того или иного значения зависимой переменной. | Логистическая регрессия применяется для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события по значениям множества признаков. Для этого вводится зависимая переменная $y$, принимающая значения $0$ и $1$ и множество [[Независимые случайные величины|независимых]] переменных <tex>x_1, ... x_n</tex> на основе значений которых требуется вычислить вероятность принятия того или иного значения зависимой переменной. | ||
| + | |||
| + | Итак, пусть объекты задаются $n$ числовымы признаками $f_j : X \to R, j = 1 ... n$ и пространство признаковых описаний в таком случае $X = R^n$. Пусть $Y$ $-$ конечное множество меток классов и задана обучающая выборка пар «объект-ответ» <tex>X^m = \{(x_1,y_1),\dots,(x_m,y_m)\}.</tex> | ||
Версия 14:23, 23 января 2019
Логистическая регрессия (англ. logistic regression) — метод построения линейного классификатора[на 23.01.19 не создан], позволяющий оценивать апостериорные вероятности принадлежности объектов классам.
Описание
Логистическая регрессия применяется для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события по значениям множества признаков. Для этого вводится зависимая переменная $y$, принимающая значения $0$ и $1$ и множество независимых переменных на основе значений которых требуется вычислить вероятность принятия того или иного значения зависимой переменной.
Итак, пусть объекты задаются $n$ числовымы признаками $f_j : X \to R, j = 1 ... n$ и пространство признаковых описаний в таком случае $X = R^n$. Пусть $Y$ $-$ конечное множество меток классов и задана обучающая выборка пар «объект-ответ»
