Logistisk regresjon (ML)
Logistisk regresjon er en grunnleggende probabilistisk klassifikator som modellerer log-oddsen til et binært (eller multinomialt) utfall som en lineær funksjon av prediktorene. Introdusert av D. R. Cox i 1958, er den fortsatt en av de mest brukte og tolkbare klassifiseringsmetodene innen både statistikk og maskinlæring, verdsatt for sine kalibrerte sannsynlighetsutfall og klare koeffisienttolkning.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Kilder
- 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
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Logistic Regression (Machine Learning Classification Model). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- BeslutningstreMaskinlæring↔ compare
- Lineær regresjon (ML)Maskinlæring↔ compare
- Naive BayesMaskinlæring↔ compare
- Random ForestMaskinlæring↔ compare
- Regulert logistisk regresjonMaskinlæring↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →