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邏輯回歸（Logistic Regression）有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?
2022-12-23
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邏輯回歸也是機(jī)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(diǎn)。
邏輯回歸(Logistic Regression)是一種有監(jiān)督的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，主要用于對(duì)樣本進(jìn)行分類。邏輯回歸是機(jī)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(cè)值 z = wx+b是實(shí)值，于是，需要將實(shí)值z(mì)轉(zhuǎn)換為0/1值。最理想的是“單位階躍函數(shù)”：


即若預(yù)測(cè)值z(mì)大于0就判斷為正例，小于零則判斷為反例，預(yù)測(cè)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(diǎn)：
優(yōu)點(diǎn)：
(1)對(duì)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(duì)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?yàn)橹恍枰鎯?chǔ)各個(gè)維度的特征值;
(5)直接對(duì)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(shí)直接判斷是0還是1，對(duì)許多利用概率輔助決策的任務(wù)很有用
缺點(diǎn)：
(1)不能用邏輯回歸去解決非線性問題，因?yàn)長ogistic的決策面是線性的;
(2)對(duì)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?yàn)樾问椒浅５暮唵?非常類似線性模型)，很難去擬合數(shù)據(jù)的真實(shí)分布;
(5)邏輯回歸本身無法篩選特征，有時(shí)會(huì)用gbdt來篩選特征，然后再上邏輯回歸。


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