Regresi Logistik (ML)
Regresi logistik adalah pengklasifikasi probabilistik fundamental yang memodelkan log-odds dari hasil biner (atau multinomial) sebagai fungsi linear dari prediktor. Diperkenalkan oleh D. R. Cox pada tahun 1958, metode ini tetap menjadi salah satu metode klasifikasi yang paling banyak digunakan dan dapat diinterpretasikan baik dalam statistik maupun pembelajaran mesin, dihargai karena keluaran probabilitasnya yang terkalibrasi dan interpretasi koefisiennya yang jelas.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Logistic Regression (Machine Learning Classification Model). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Pohon KeputusanPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi Linier (ML)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Naive BayesPembelajaran Mesin↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi Logistik TeregularisasiPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →