以下章節將深入探討這兩項注意事項。
對數損失
在線性迴歸模組中 您使用了平方損失 (也稱為 L2 損失) 損失函式。 方形損失很適合用於線性 輸出值變化速率是固定的模型。例如： 已知線性模式 $y'= b + 3x_1$，每次輸入時就會增加 $x_1$ 乘以 1，輸出值 $y'$ 會加 3。
不過，邏輯迴歸模型的變更速率「不是」常數。 如「計算機率」一節中所述 S 函數曲線為形狀 而非線性當對數機率 ($z$) 值接近 0 時，小號 $z$ 的增加幅度比 $z$ 大時增加 $y$ 必須是正數或負數下表顯示 S 函數的 輸出內容的精確度，介於 5 至 10 之間，以及對應的精確度 以擷取結果差異
| 輸入 | 物流輸出 | 必須輸入的精確度位數 |
|---|---|---|
| 5 | $0.993 美元 | 3 |
| 6 | $0.997 美元 | 3 |
| 7 | $0.999 美元 | 3 |
| 8 | $0.9997 美元 | 4 |
| 9 | $0.9999 美元 | 4 |
| 10 | $0.99998 美元 | 5 |
如果您使用平方損失來計算 S 函數的誤差，
輸出內容更接近 0 和 1，需要更多記憶體才能
保留追蹤這些值所需的精確度。
相反地，邏輯迴歸的損失函式是 記錄檔遺失： 對數損失公式會傳回變化幅度的對數， 而不是只有資料與預測結果的距離對數損失的計算方式如下 如下：
\(\text{Log Loss} = \sum_{(x,y)\in D} -y\log(y') - (1 - y)\log(1 - y')\)
其中：
- \((x,y)\in D\) 是含有許多有標籤樣本的資料集， \((x,y)\) 配對。
- \(y\) 是加上標籤的範例中的標籤。這是邏輯迴歸 \(y\) 的每個值都必須是 0 或 1。
- \(y'\) 是您模型的預測結果 (介於 0 到 1 之間)，根據下列集合 \(x\)中 Kubernetes 的功能
邏輯迴歸中的正規化
正規化，也就是 降低模型在訓練期間的複雜度，在邏輯上是極為重要的 以及迴歸模型沒有正則化時，物流不合乎 如果模型有其他模型 並提供大量功能因此，大部分邏輯迴歸模型 以下兩種減少模型複雜度的策略：
，瞭解如何調查及移除這項存取權。