Logistic分类器：修订间差异

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2023年12月8日 (五) 10:56的版本

Logistic Classification Learner.png
节点状态
PC可用
在 V1.0部署
Logistic分类器Logistic Classification Learner.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Logistic分类器
功能主类别机器学习
英文缩写Logistic分类器
功能亚类别分类训练器
节点类型数据挖掘
开发语言Python
节点简介

在机器学习中，逻辑回归分类器（Logistic Regression Classifier）是一种常用的分类算法，用于解决二分类问题。虽然名字中包含"回归"一词，但实际上逻辑回归是一种分类算法，而不是回归算法。逻辑回归分类器的基本原理是通过将线性回归模型的输出映射到一个概率值，并使用一个阈值来进行分类决策。

该模型假设输出变量（也称为标签或类别）服从二项分布，即属于两个可能的类别之一。逻辑回归分类器使用的函数称为逻辑函数（或称为sigmoid函数），它能够将任意实数映射到0到1之间的概率值。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口3个
Loop-支持循环否
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点CatBoost
下一节点LightGBM
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取自“https://wiki.statsape.com/index.php?title=Logistic分类器&oldid=3133”
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此页面最后编辑于2023年12月8日 (星期五) 10:56。
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