기계 학습 FAQ

도록,하나의 속성은 로지스틱 회귀분석은 s 자형 출력 기능 조건부 확률의 예측 클래스를 확률. 어떻게 작동합니까?시작하자”소위 비율 확률”p/(1-p)설명하는 사이의 비율을 확률을 특정,긍정적이,이벤트가 발생하고 있다는 가능성이 발생하지 않–긍정적인 의미는”이벤트가 우리가 원하는 예측하기”,i.e.,p(y=1|x)

(주는 로지스틱 회귀분석의 특별한 종류의 s 자형 기능,로지스틱 s 상;기타 s 상 함수 존재하는,예를 들어,쌍곡 접).따라서 긍정적 인 이벤트가 발생할 확률이 높을수록 확률 비율이 커집니다.지금,우리는 자연적인 로그의 이 확률은’비율,로그인 확률 또는 로짓 기능은 다음과 같이

,다음 사용하자 이 로그 변화 모델의 관계는 사이 우리의 설명변수와 대상 변수:

,이제는 마음을 유지지 않습을 예측하기 위해 노력하고 오른쪽 부분 방정식의 위 때문에,*p(y=1 x)*우리가 정말로 관심이 있습니다. So, let’s take the inverse of this logit function … et viola, we get the logistic sigmoid:

which returns the class probabilities *p(y=1 x)* from the inputs

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