Logistik regressiya tushunchasi va ularning mashinali o'qitishda qo'llanilishi Logistik regression (logistik regression) - ob'ektlarning sinflarga tegishli bo'lgan havoriy (апостериорные) ehtimolligini baholashga imkon beruvchi chiziqli tasnifni (классификатор) yaratish usuli. n-sonli belgilar bilan tasvirlansin Unda ob'ektlarning xarakterli tavsiflari maydoni . Y — sinflarning son-sanoqsiz sonlari (nomlari, teglari) bo'lsin.
"Ob'ekt, javob" juftligini o'qitish namunasi berilsin
Logistik regressiyasi maqsadli o'zgaruvchining ehtimolligini taxmin qilish uchun ishlatiladigan nazorat ostida o'quv tasnifi algoritmidir. Maqsad yoki qaram o'zgaruvchining tabiyati dixotomikdir, ya'ni faqat ikkita mumkin bo'lgan sinf bo'ladi. Qisqacha aytganda, qaram o'zgarmaydigan ikkilik xususiyatga ega va (muvaffaqiyat / ha degan ma'noni anglatadi) yoki 0 (rad etish / yo'q degan
ma'noni anglatadi) sifatida kodlangan ma'lumotlarga ega.
Matematik tarzda, logistik regressiyasi modeli p (Y = 1) ni x funktsiyasi sifatida
bashorat qiladi, bu spamni aniqlash, diabetni prognoz qilish, saratonni aniqlash va h. K. kabi turli xil tasniflash vazifalari uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan eng oddiy ML algoritmlaridan biridir.
Logistika regressiyasi – bu o'zgaruvchilar o'rtasidagi bog'liqlikni aniqlashning bir
usuli bo'lib, ulardan biri qat'iy qaram va boshqalar mustaqildir. Buning uchun
logistika funktsiyasi (qayta ishlaydigan logistika taqsimoti) qo'llaniladi. Logistika regressiyasining amaliy ahamiyati shundaki, u bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchini o'z ichiga olgan voqealarni bashorat qilishning kuchli statistik usuli hisoblanadi. Bu quyidagi hollarda talab qilinadi:
Logistik regressiyasi turlari Odatda, logistika regressiyasi ikkilik maqsadli parametrlarga ega bo'lgan ikkilik logistika regressiyasini anglatadi, ammo maqsadli o'zgaruvchilarning yana ikkita toifasi tomonidan prognoz qilinishi mumkin.
Ushbu toifadagi toifalarga asoslanib, logistik regressiya quyidagi turlarga bo'linishi mumkin
