逻辑回归：修订间差异

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2024年1月18日 (四) 17:40的版本

Logistic Regression.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0部署
逻辑回归Logistic Regression.svg
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
英文缩写逻辑回归
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
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点线性回归
下一节点多分类逻辑回归
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此页面最后编辑于2024年1月18日 (星期四) 17:40。
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