基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

逻辑回归与随机森林的比较

1逻辑回归基础

1.1逻辑回归模型概述

逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛使用的统计学方法，用于预测事件发生的概率。尽管其名称中包含“回归”一词，但实际上逻辑回归是一种分类算法，主要用于二分类问题，但也可以扩展到多分类问题。逻辑回归的核心是使用Sigmoid函数（也称为Logistic函数）将线性回归的输出转换为概率值，从而实现分类预测。

1.1.1特点

线性模型：逻辑回归模型是线性的，但在输出层使用了非线性的Sigmoid函数。

概率输出：逻辑回归提供事件发生的概率，这在需要评估不确定性时非常有