লজিস্টিক রিগ্রেশন (এমএল)
লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি মৌলিক সম্ভাবনাময় ক্লাসিফায়ার যা বাইনারি (বা মাল্টিনোমিয়াল) ফলাফলের লগ-অডসকে প্রেডিক্টরগুলির একটি রৈখিক ফাংশন হিসাবে মডেল করে। ১৯৫৮ সালে ডি. আর. কক্স কর্তৃক প্রবর্তিত, এটি পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং উভয় ক্ষেত্রেই সবচেয়ে বহুল ব্যবহৃত এবং ব্যাখ্যামূলক শ্রেণীবিভাগ পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি, যা এর ক্যালিব্রেটেড সম্ভাবনার আউটপুট এবং স্পষ্ট সহগ ব্যাখ্যার জন্য মূল্যবান।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
উৎস
- 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
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Logistic Regression (Machine Learning Classification Model). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- সিদ্ধান্ত বৃক্ষযন্ত্র শিখন↔ compare
- রৈখিক নির্ভরণ (ML)যন্ত্র শিখন↔ compare
- নেইভ বেইজযন্ত্র শিখন↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়মিত লজিস্টিক রিগ্রেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →