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首頁大數(shù)據(jù)時代邏輯回歸（Logistic Regression）有哪些優(yōu)缺點?
邏輯回歸（Logistic Regression）有哪些優(yōu)缺點?
2022-12-23
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邏輯回歸也是機器學(xué)習(xí)中常見的一種學(xué)習(xí)方法，今天我們就來看一看邏輯回歸的優(yōu)缺點。
邏輯回歸(Logistic Regression)是一種有監(jiān)督的統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法，主要用于對樣本進(jìn)行分類。邏輯回歸是機器學(xué)習(xí)中做分類任務(wù)常用的方法，屬于“廣義的線性模型”，即：



考慮二分類任務(wù)，其輸出標(biāo)記y∈{0，1},而線性回歸模型產(chǎn)生的預(yù)測值 z = wx+b是實值，于是，需要將實值z轉(zhuǎn)換為0/1值。最理想的是“單位階躍函數(shù)”：


即若預(yù)測值z大于0就判斷為正例，小于零則判斷為反例，預(yù)測值為臨界值零則可任意判斷。但是階躍函數(shù)不是連續(xù)的，不能直接作用于g-()，因此考慮用另一函數(shù)代替階躍函數(shù)，即sigmoid函數(shù)：



 邏輯回歸優(yōu)缺點：
優(yōu)點：
(1)對率函數(shù)任意階可導(dǎo)，具有很好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，許多現(xiàn)有的數(shù)值優(yōu)化算法都可以用來求最優(yōu)解，訓(xùn)練速度快;
(2)簡單易理解，模型的可解釋性非常好，從特征的權(quán)重可以看到不同的特征對最后結(jié)果的影響;
(3)適合二分類問題，不需要縮放輸入特征;
(4)內(nèi)存資源占用小，因為只需要存儲各個維度的特征值;
(5)直接對分類可能性進(jìn)行建模，無需事先假設(shè)數(shù)據(jù)分布，避免了假設(shè)分布不準(zhǔn)確所帶來的問題
(6)以概率的形式輸出，而非通過知識直接判斷是0還是1，對許多利用概率輔助決策的任務(wù)很有用
缺點：
(1)不能用邏輯回歸去解決非線性問題，因為Logistic的決策面是線性的;
(2)對多重共線性數(shù)據(jù)較為敏感;
(3)很難處理數(shù)據(jù)不平衡的問題;
(4)準(zhǔn)確率并不是很高，因為形式非常的簡單(非常類似線性模型)，很難去擬合數(shù)據(jù)的真實分布;
(5)邏輯回歸本身無法篩選特征，有時會用gbdt來篩選特征，然后再上邏輯回歸。


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