Логистическая регрессия

Ориентировочная продолжительность модуля: 35 минут.

Цели обучения

• Определите варианты использования для выполнения логистической регрессии.
• Объясните, как модели логистической регрессии используют сигмовидную функцию для расчета вероятности.
• Сравните линейную регрессию и логистическую регрессию.
• Объясните, почему логистическая регрессия использует логарифмические потери вместо квадратичных потерь.
• Объясните важность регуляризации при обучении моделей логистической регрессии.

Предпосылки:

В этом модуле предполагается, что вы знакомы с концепциями, изложенными в следующих модулях:

• Введение в машинное обучение
• Линейная регрессия

В модуле «Линейная регрессия» вы узнали, как построить модель для непрерывного численного прогнозирования, например топливной эффективности автомобиля. Но что, если вы хотите построить модель, отвечающую на такие вопросы, как «Будет ли сегодня дождь?» или «Это спам по электронной почте?»

В этом модуле представлен новый тип регрессионной модели, называемый логистической регрессией , которая предназначена для прогнозирования вероятности заданного результата.

Ключевые термины:

• Логистическая регрессия