1.用自己的话描述一下,什么是逻辑回归,与线性回归对比,有什么不同?

逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。

线性回归要求因变量必须是连续性数据变量;逻辑回归要求因变量必须是分类变量,二分类或者多分类的。

2.自述一下什么是过拟合和欠拟合?

一般来说拟合的函数和训练集误差较大为欠拟合

拟合的函数完美的匹配训练集数据过拟合

3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些?

探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率、数据挖掘、经济预测领域

posted on 2020-04-23 16:57  跛豪丶  阅读(141)  评论(0编辑  收藏  举报