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|nodeshortdescription=<p>逻辑回归是一种用于解决二分类(0或1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。原理是用逻辑函数把线性回归的结果映射到(0,1),该模型中的参数或系数通常通过最大似然估计方法进行估算。</p><p>用途:用于处理二元或多元分类问题。其主要目标是预测一个二元响应变量的可能性,基于一个或多个预测变量(可以是连续的,也可以是分类的)。</p><p>参数:选择二分类因变量,和自变量</p> | |||
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[[Category:回归分析]] |
2023年12月4日 (一) 22:05的版本
节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
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逻辑回归 | |
节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
节点英文名 | 逻辑回归 |
功能主类别 | 数据分析 |
英文缩写 | Logistic |
功能亚类别 | 回归分析 |
节点类型 | 数据挖掘 |
开发语言 | R |
节点简介 | |
逻辑回归是一种用于解决二分类(0或1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。原理是用逻辑函数把线性回归的结果映射到(0,1),该模型中的参数或系数通常通过最大似然估计方法进行估算。 用途:用于处理二元或多元分类问题。其主要目标是预测一个二元响应变量的可能性,基于一个或多个预测变量(可以是连续的,也可以是分类的)。 参数:选择二分类因变量,和自变量 | |
端口数量与逻辑控制(PC) | |
Input-入口 | 4个 |
Output-出口 | 2个 |
Loop-支持循环 | 是 |
If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
输入输出 | |
相关节点 | |
上一节点 | 线性回归 |
下一节点 | 逻辑回归 |
属性“Nodeicon”(作为页面类型)与输入值“File:”包含无效字符或不完整,并因此在查询或注释过程期间导致意外结果。
查找其他类别的节点,请参考以下列表