Le modèle de régression logistique lui-même modélise simplement la probabilité de sortie en termes d'entrée et n'effectue pas de classification statistique (il n'est pas un classificateur), bien qu'il puisse être utilisé pour faire un classificateur, par exemple en choisissant une valeur de coupure et en classant les entrées avec une probabilité supérieure à la coupure comme un …
Comment la régression logistique peut-elle être utilisée comme classificateur ?
La régression logistique est un algorithme de classification simple mais très efficace. Il est donc couramment utilisé pour de nombreuses tâches de classification binaire. … Le modèle de régression logistique prend une équation linéaire en entrée et utilise une fonction logistique et une cote logarithmique pour effectuer une tâche de classification binaire.
La régression logistique est-elle une classification ou une régression ?
La régression logistique est un algorithme de classification utilisé pour affecter des observations à un ensemble discret de classes. Certains des exemples de problèmes de classification sont le courrier indésirable ou non le courrier indésirable, les transactions en ligne frauduleuses ou non frauduleuses, les tumeurs malignes ou bénignes.
Pourquoi la régression logistique est-elle un classificateur ?
La régression logistique est essentiellement un algorithme de classification supervisée. Dans un problème de classification, la variable cible (ou sortie), y, ne peut prendre que des valeurs discrètes pour un ensemble donné de caractéristiques (ou entrées), X. Contrairement à la croyance populaire, la régression logistique EST un modèle de régression.
La régression logistique est-elle un classificateur linéaire ?
La régression logistique a traditionnellement été utilisée comme classificateur linéaire, c'est-à-dire lorsque les classes peuvent être séparées dans l'espace des caractéristiques par des limites linéaires. On peut toutefois y remédier s'il nous arrive d'avoir une meilleure idée de la forme de la frontière de décision… … La frontière de décision est donc linéaire.
