Logistiline regressioon (ML)
Logistiline regressioon on aluseline tõenäosusklassifikaator, mis modelleerib binaarse (või multinomialse) tulemuse log-oddsid prediktorite lineaarse funktsioonina. D. R. Coxi poolt 1958. aastal tutvustatud meetod on endiselt üks enimkasutatud ja tõlgendatavamaid klassifitseerimismeetodeid nii statistikas kui ka masinõppes, mida hinnatakse tema kalibreeritud tõenäosusväljundite ja selge koefitsientide tõlgendamise eest.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Allikad
- 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Logistic Regression (Machine Learning Classification Model). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- OtsustuspuuMasinõpe↔ compare
- Lineaarne regressioon (ML)Masinõpe↔ compare
- Bayesi naiivne klassifikaatorMasinõpe↔ compare
- Juhuslik metsMasinõpe↔ compare
- Regulariseeritud logistiline regressioonMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →