摘要： 
在Logistic 回归模型中，一个事件的几率(odds)是指该事件发生的概率与不发生的概率的比值。如果事件发生的概率是p，那么该事件的几率是p/(1-p)，该事件的对数几率(log odds，简称对率)或 logit 函数是log(p/1-p)。这玩意在统计学里面称之为“对率回归”，其实就是“Logistic regression 名称”的由来。这里的 Logistic 和“逻辑”没有任何关系，和对率才是有关系的。 可以看出，输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型，即 Logistic回归模型。 阅读全文
在Logistic 回归模型中，一个事件的几率(odds)是指该事件发生的概率与不发生的概率的比值。如果事件发生的概率是p，那么该事件的几率是p/(1-p)，该事件的对数几率(log odds，简称对率)或 logit 函数是log(p/1-p)。这玩意在统计学里面称之为“对率回归”，其实就是“Logistic regression 名称”的由来。这里的 Logistic 和“逻辑”没有任何关系，和对率才是有关系的。 可以看出，输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型，即 Logistic回归模型。 阅读全文