Zeroclanzhang(讨论 | 贡献) (创建页面,内容为“{{Infobox nodebasic|nodename=逻辑回归|nodeimage=Logistic Regression.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在 V1.0部署|nodeenglishname=Has english name::Logistic Regression|abbreviation=Logistic|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=DataAGM Lv1 Cat::回归分析|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>逻辑回归是一种用于解决二分类(0或1)问题的…”) |
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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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|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/逻辑回归 | |||
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[[Category:回归分析]] |
2024年1月19日 (五) 19:07的最新版本
节点状态 | / Win10及以上可用
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 | Logistic Regression |
功能主类别 | 数据分析 |
英文缩写 | LogitReg |
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 | 多分类逻辑回归 |
查找其他类别的节点,请参考以下列表