Regresi Logistik (ML)
Regresi logistik ialah pengelas probabilistik asas yang memodelkan log-nisbah kemungkinan (log-odds) suatu hasil perduaan (atau multinomial) sebagai fungsi linear pemboleh ubah prediktor. Diperkenalkan oleh D. R. Cox pada tahun 1958, ia kekal sebagai salah satu kaedah pengelasan yang paling banyak digunakan dan boleh ditafsirkan dalam statistik dan pembelajaran mesin, dihargai kerana output kebarangkaliannya yang terkalibrasi dan tafsiran pekali yang jelas.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian 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 memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Logistic Regression (Machine Learning Classification Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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 Linear (ML)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Naive BayesPembelajaran Mesin↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi Logistik TerregulasiPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →