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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(guān)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(guān)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(guān)。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(shù)據(jù)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(gòu)，比如說，簡單地調(diào)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(shù)據(jù)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(xiàn)在5點，第一就是實現(xiàn)簡單，廣泛的應(yīng)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(shù)。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(jié)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(xiàn)。


當然，邏輯回歸的缺點也是十分明顯的，同樣，具體體現(xiàn)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(zhuǎn)換。


那么邏輯回歸應(yīng)用領(lǐng)域都有哪些呢？邏輯回歸的應(yīng)用領(lǐng)域還是比較廣泛的，比如說邏輯回歸可以用于二分類領(lǐng)域，可以得出概率值，適用于根據(jù)分類概率排名的領(lǐng)域，如搜索排名等、邏輯回歸的擴展softmax可以應(yīng)用于多分類領(lǐng)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(yù)測某個產(chǎn)品的收益。最后一個功能比較有意思，那就是可以預(yù)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(guān)于機器學習中邏輯回歸算法的相關(guān)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(yīng)用領(lǐng)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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