लॉजिस्टिक रिग्रेशन (एमएल)
लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक मौलिक संभाव्य वर्गीकरणकर्ता है जो भविष्यवक्ताओं के एक रैखिक फलन के रूप में द्विआधारी (या बहुपदीय) परिणाम के लॉग-ऑड्स को मॉडल करता है। 1958 में डी. आर. कॉक्स द्वारा प्रस्तुत, यह सांख्यिकी और मशीन लर्निंग दोनों में सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली और व्याख्या योग्य वर्गीकरण विधियों में से एक बनी हुई है, जो इसके कैलिब्रेटेड संभाव्यता आउटपुट और स्पष्ट गुणांक व्याख्या के लिए मूल्यवान है।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Logistic Regression (Machine Learning Classification Model). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/logistic-regression-ml
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