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邏輯回歸（Logistic Regression）有哪些優缺點?
2022-12-23
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邏輯回歸也是機器學習中常見的一種學習方法，今天我們就來看一看邏輯回歸的優缺點。
邏輯回歸(Logistic Regression)是一種有監督的統計學習方法，主要用于對樣本進行分類。邏輯回歸是機器學習中做分類任務常用的方法，屬于“廣義的線性模型”，即：



考慮二分類任務，其輸出標記y∈{0，1},而線性回歸模型產生的預測值 z = wx+b是實值，于是，需要將實值z轉換為0/1值。最理想的是“單位階躍函數”：


即若預測值z大于0就判斷為正例，小于零則判斷為反例，預測值為臨界值零則可任意判斷。但是階躍函數不是連續的，不能直接作用于g-()，因此考慮用另一函數代替階躍函數，即sigmoid函數：



 邏輯回歸優缺點：
優點：
(1)對率函數任意階可導，具有很好的數學性質，許多現有的數值優化算法都可以用來求最優解，訓練速度快;
(2)簡單易理解，模型的可解釋性非常好，從特征的權重可以看到不同的特征對最后結果的影響;
(3)適合二分類問題，不需要縮放輸入特征;
(4)內存資源占用小，因為只需要存儲各個維度的特征值;
(5)直接對分類可能性進行建模，無需事先假設數據分布，避免了假設分布不準確所帶來的問題
(6)以概率的形式輸出，而非通過知識直接判斷是0還是1，對許多利用概率輔助決策的任務很有用
缺點：
(1)不能用邏輯回歸去解決非線性問題，因為Logistic的決策面是線性的;
(2)對多重共線性數據較為敏感;
(3)很難處理數據不平衡的問題;
(4)準確率并不是很高，因為形式非常的簡單(非常類似線性模型)，很難去擬合數據的真實分布;
(5)邏輯回歸本身無法篩選特征，有時會用gbdt來篩選特征，然后再上邏輯回歸。


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