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機器學習常見算法優(yōu)缺點之邏輯回歸
2019-04-01
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我們在學習機器學習的時候自然會涉及到很多算法，而這些算法都是能夠幫助我們處理更多的問題。其中，邏輯回歸是機器學習中一個常見的算法，在這篇文章中我們給大家介紹一下關于邏輯回歸的優(yōu)缺點，大家有興趣的一定要好好閱讀喲。


首先我們給大家介紹一下邏輯回歸的相關知識，邏輯回歸的英文就是Logistic Regression。一般來說，邏輯回歸屬于判別式模型，同時伴有很多模型正則化的方法，具體有L0， L1，L2，etc等等，當然我們沒有必要像在用樸素貝葉斯那樣擔心我的特征是否相關。這種算法與決策樹、SVM相比，我們還會得到一個不錯的概率解釋，當然，我們還可以輕松地利用新數據來更新模型，比如說使用在線梯度下降算法-online gradient descent。如果我們需要一個概率架構，比如說，簡單地調節(jié)分類閾值，指明不確定性，或者是要獲得置信區(qū)間，或者我們希望以后將更多的訓練數據快速整合到模型中去，我們可以使用這個這個算法。


那么邏輯回歸算法的優(yōu)點是什么呢？其實邏輯回歸的優(yōu)點具體體現在5點，第一就是實現簡單，廣泛的應用于工業(yè)問題上。第二就是分類時計算量非常小，速度很快，存儲資源低。第三就是便利的觀測樣本概率分數。第四就是對邏輯回歸而言，多重共線性并不是問題，它可以結合L2正則化來解決該問題。第五就是計算代價不高，易于理解和實現。


當然，邏輯回歸的缺點也是十分明顯的，同樣，具體體現在五點，第一就是當特征空間很大時，邏輯回歸的性能不是很好。第二就是容易欠擬合，一般準確度不太高。第三就是不能很好地處理大量多類特征或變量。第四個缺點就是只能處理兩分類問題，且必須線性可分。第五個缺點就是對于非線性特征，需要進行轉換。


那么邏輯回歸應用領域都有哪些呢？邏輯回歸的應用領域還是比較廣泛的，比如說邏輯回歸可以用于二分類領域，可以得出概率值，適用于根據分類概率排名的領域，如搜索排名等、邏輯回歸的擴展softmax可以應用于多分類領域，如手寫字識別等。當然，在信用評估也有邏輯回歸的使用，同時邏輯回歸可以測量市場營銷的成功度。當然，也可以預測某個產品的收益。最后一個功能比較有意思，那就是可以預定特定的某天是否會發(fā)生地震。


我們在這篇文章中給大家介紹了關于機器學習中邏輯回歸算法的相關知識，從中我們具體為大家介紹了邏輯回歸算法的優(yōu)缺點以及應用領域。相信大家能夠通過這篇文章能夠更好的理解邏輯回歸算法。

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