Python中的邏輯迴歸 - 簡介

邏輯迴歸是一種用於對物件進行分類的統計方法。本章將透過一些示例介紹邏輯迴歸。

分類

要理解邏輯迴歸，您應該瞭解分類的含義。讓我們考慮以下示例以更好地理解這一點 -

• 醫生將腫瘤分類為惡性或良性。
• 銀行交易可能是欺詐性的或真實的。

多年來，人類一直在執行此類任務 - 儘管它們容易出錯。問題是我們能否訓練機器以更高的準確率為我們執行這些任務？

機器進行分類的一個例子是您機器上的電子郵件**客戶端**，它將每封傳入郵件分類為“垃圾郵件”或“非垃圾郵件”，並且它以相當高的準確率執行此操作。邏輯迴歸的統計技術已成功應用於電子郵件客戶端。在這種情況下，我們已經訓練我們的機器來解決分類問題。

邏輯迴歸只是機器學習的一部分，用於解決這種二元分類問題。已經開發並用於解決其他型別問題的幾種其他機器學習技術也已投入實踐。

如果您注意到了，在以上所有示例中，預測的結果只有兩個值 - 是或否。我們稱這些為類別 - 因此可以說我們的分類器將物件分類為兩個類別。從技術上講，我們可以說結果或目標變數本質上是二分的。

還有其他分類問題，其中輸出可以分類為兩個以上類別。例如，給定一籃子裝滿水果，您被要求將不同種類的水果分開。現在，籃子可能包含橙子、蘋果、芒果等。因此，當您將水果分開時，您將它們分成兩個以上的類別。這是一個多元分類問題。