分類模型

LR(Logistic Regression) 邏輯迴歸模型 進行二分類或多分類 及梯度下降學習引數

邏輯迴歸(Logistic Regression, LR)是傳統機器學習中的一種分類模型,由於演算法的簡單和高效,在實際中應用非常廣泛。它的起源非常複雜,可以看參考引用1。具體應用實踐可以看這裡。 問題背景 對於二元分類問題,給定一個輸入特徵向量X” role=”presen […]

分類模型的評估方法

在檢驗集上計算出的準確率或錯誤率可以用來比較不同分類器在相同領域上的效能,但需要檢驗記錄的類標號必須已知。 一、保持方法(Holdout) 將被標記的原始資料劃分為兩個不相交的集合,分別為訓練集和檢驗集。在訓練集上歸納分類模型,在檢驗集上評估模型的效能。訓練集和檢驗集的劃分比例通常根據專家的判斷,例 […]