机器学习训练营机器学习算法(一): 基于逻辑回归的分类预测学习笔记

机器学习训练营机器学习算法(一): 基于逻辑回归的分类预测学习笔记

    • 一、学习知识点概要
    • 二、学习内容
    • 三、学习问题与解答
    • 四、学习思考与总结

本学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容,学习链接为: 添加链接描述

一、学习知识点概要

1、了解 逻辑回归 的理论;
2、掌握 逻辑回归 的 sklearn 函数调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测;

二、学习内容

Part1 Demo实践
Part2 基于鸢尾花(iris)数据集的逻辑回归分类实践

三、学习问题与解答

四、学习思考与总结

Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别),所以利用了Logistic函数(或称为Sigmoid函数),函数形式为:
在这里插入图片描述

对于模型的训练而言:实质上来说就是利用数据求解出对应的模型的特定的 w。从而得到一个针对于当前数据的特征逻辑回归模型。而对于多分类而言,将多个二分类的逻辑回归组合,即可实现多分类。

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