技術標籤：邏輯迴歸機器學習

邏輯迴歸 原理簡介：

Logistic迴歸雖然名字裡帶“迴歸”，但是它實際上是一種分類方法，主要用於兩分類問題（即輸出只有兩種，分別代表兩個類別），所以利用了Logistic函式（或稱為Sigmoid函式），函式形式為：

其對應的函式影象可以表示如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-5,5,0.01)
y = 1/(1+np.exp(-x))

plt.plot(x,y) #該函式把點（x, y）用線連起來
plt.xlabel('x') #x軸標記為x 
plt.ylabel('y') #y軸標記為y
plt.grid() #在圖中畫出方格
plt.show()
 

輸出如下：

通過上圖我們可以發現 Logistic 函式是單調遞增函式，並且在z=0的時候取值為0.5，並且