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2020-02-25 閱讀量: 833
邏輯函數(shù)的介紹

首先我們要先介紹一下Sigmoid函數(shù)，也稱為邏輯函數(shù)（Logistic function）：

[公式]

其函數(shù)曲線如下：



從上圖可以看到sigmoid函數(shù)是一個s形的曲線，它的取值在[0, 1]之間，在遠離0的地方函數(shù)的值會很快接近0或者1。它的這個特性對于解決二分類問題十分重要

邏輯回歸的假設函數(shù)形式如下：

[公式]

所以：

一個機器學習的模型，實際上是把決策函數(shù)限定在某一組條件下，這組限定條件就決定了模型的假設空間。當然，我們還希望這組限定條件簡單而合理。而邏輯回歸模型所做的假設是：

選擇0.5作為閾值是一個一般的做法，實際應用時特定的情況可以選擇不同閾值，如果對正例的判別準確性要求高，可以選擇閾值大一些，對正例的召回要求高，則可以選擇閾值小一些。

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