1 Mashinali o‘qitishning asosiy tushunchalari va algoritmlari

5. Logistik regressiya tushunchasi va ularning mashinali o‘qitishda qo‘llanilishi
Logistika regressiyasi – bu o'zgaruvchilar o'rtasidagi bog'liqlikni aniqlashning bir usuli bo'lib, ulardan biri qat'iy qaram va boshqalar mustaqildir. Buning uchun logistika funktsiyasi (qayta ishlaydigan logistika taqsimoti) qo'llaniladi. Logistika regressiyasining amaliy ahamiyati shundaki, u bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchini o'z ichiga olgan voqealarni bashorat qilishning kuchli statistik usuli hisoblanadi. Logistik regressiyasi maqsadli o'zgaruvchining ehtimolligini taxmin qilish uchun ishlatiladigan nazorat ostida o'quv tasnifi algoritmidir. Maqsad yoki qaram o'zgaruvchining tabiyati dixotomikdir, ya'ni faqat ikkita mumkin bo'lgan sinf bo'ladi.
Logistik regressiyanıń eng oddiy shakli bu ikkitalik yoki binomial logistikalıq regressiya dir, bunda matlab yoki unga aloqador bo'lgan o'zgaruvchi 1yoki 0 bo'lishi mumkin bo'lgan ikkita turga ega bo'lishi mumkin. Bu bizga bitta nechta taxminlik o'zgaruvchilar va ikkitalik / binomial matlab o'zgaruvchisi o'rtasidagi munosabatti modellashtirishga imkoniyat beradi.
Logistik regressiyasi turlari.
Ikkilik yoki binomial Ushbu turdagi tasniflashda qaram o'zgaruvchining faqat ikkita turi mavjud: 1 va 0. Misol uchun, bu o'zgaruvchilar muvaffaqiyat yoki muvaffaqiyatsizlikni, ha yoki yo'q, g'alaba yoki yo'qotishni va boshqalarni ifodalaydi.
Tartib Ushbu tasniflash shaklida qaram o'zgarmaydigan 3 yoki undan ko'p buyurtma turlari yoki miqdoriy ahamiyatga ega bo'lgan turlarga ega bo'lishi mumkin. Misol uchun, bu o'zgaruvchilar "yomon" yoki "yaxshi", "juda yaxshi", "yaxshi" va har bir toifadagi 0,1,2,3 kabi ballar bo'lishi mumkin.