您的位置: 首页 > 文章 > 机器学习-1 机器学习-1 分类: 文章 • 2024-07-10 21:31:04 Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型,而这个模型是将特性的线性组合作为自变量,由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。因此,使用logistic函数(或称作sigmoid函数)将自变量映射到(0,1)上,映射后的值被认为是属于y=1的概率。 可以看到,将无穷映射到了(0,1)。 而假设函数就是特征属于y=1的概率。 当我们要判别一个新来的特征属于哪个类时,只需求,若大于0.5就是y=1的类,反之属于y=0类。