Machine learningMachine learning
الانحدار اللوجستي (تعلم الآلة)
الانحدار اللوجستي هو مصنف احتمالي أساسي ينمذج اللوغاريتمات النسبية لنتيجة ثنائية (أو متعددة الحدود) كدالة خطية للمتنبئات. تم تقديمه بواسطة د. ر. كوكس في عام 1958، ولا يزال أحد أكثر طرق التصنيف استخدامًا وقابلية للتفسير على نطاق واسع في كل من الإحصاء وتعلم الآلة، ويُقدر لنتائجه الاحتمالية المعايرة وتفسير معاملاته الواضح.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
المصادر
- Cox, D. R. (1958). The regression analysis of binary sequences. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 20(2), 215–242. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1958.tb00292.x ↗
- James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 4). Springer. ISBN: 978-1-4614-7138-7
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Logistic Regression (Machine Learning Classification Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/logistic-regression-ml
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شجرة القرار (Decision Tree)تعلم الآلة↔ compare
- الانحدار الخطي (تعلم الآلة)تعلم الآلة↔ compare
- بايز الساذج (Naive Bayes)تعلم الآلة↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- الانحدار اللوجستي المنتظمتعلم الآلة↔ compare