Machine learningMachine learning

רגרסיה לוגיסטית (למידת מכונה)

רגרסיה לוגיסטית היא מסווג הסתברותי יסודי הממפה את הלוג-אודס (log-odds) של תוצאה בינארית (או מולטינומית) כפונקציה לינארית של המנבאים. המודל, שהוצג על ידי ד. ר. קוקס ב-1958, נותר אחת משיטות הסיווג הנפוצות והניתנות לפירוש ביותר הן בסטטיסטיקה והן בלמידת מכונה, המוערכת בזכות פלטי ההסתברות המכוילים שלה ופירוש מקדמים ברור.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+2 more

מקורות

  1. 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
  2. James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 4). Springer. ISBN: 978-1-4614-7138-7

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Logistic Regression (Machine Learning Classification Model). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateLogistic regression (ML) (Logistic Regression (Machine Learning Classification Model)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/logistic-regression-ml · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026