《logistic回归模型》课件

《回归模型》logistic课件PPT欢迎来到《回归模型》课件本课程将带你深入了解回logistic PPTLogistic归模型的应用及优化方法让我们开始这个令人兴奋的学习之旅吧！什么是回归模型Logistic回归模型是一种适用于二分类问题和非线性分类问题的模型它假设Logistic数据独立同分布、满足线性和二项分布的特点，并使用如下公式进行建模=^参数估计方法回归模型的参数估计通常采用极大似然估计为了最大化似然函数，Logistic我们使用梯度上升算法进行优化，并可以应用和正则化方法来提高模型L1L2的鲁棒性模型优化方法为了提高回归模型的性能，我们可以进行特征工程这包括数据预处理、特征选择和特征降维等步骤Logistic同时，我们使用准确率、精度、召回率、、和等评估指标来度量模型的效果F1-score ROCAUC实战案例让我们利用回归模型来预测号上的幸存者通过数据格式及Logistic Titanic预处理、特征工程、模型构建和模型评估等步骤，我们将从实际案例中学习该模型的应用小结通过本课程，我们深入了解了回归模型的特点及适用场景、参数估计Logistic方法、模型优化方法及评估指标，并运用实战案例加深了对模型的理解与应用参考资料《统计学习方法》-《机器学习实战》-《机器学习经典实例》-Python。