Lojistik Regresyon, neden Lojistik Sınıflandırma olarak adlandırılmıyor?

75

Yana Lojistik Regresyon istatistiksel edilir sınıflandırma modeli kategorik bağımlı değişkenler ile uğraşan, neden çağrılmaz Lojistik Sınıflandırması ? Sürekli bağımlı değişkenlerle uğraşan modellere "Regresyon" adı verilmeli midir?

— Ismael Ghalimi
kaynak

5

Lojistik regresyon, GLM model ailesine aittir.

— Stéphane Laurent

10

Olasılıkları gerilemek için kullanabilirsiniz.

— Emre,

25

Lojistik regresyon kesinlikle getirdiği olasılıklar üzerine bir eşik getirerek sınıflandırma için kullanılabilirken, tek kullanım alanı - hatta birincil kullanımı bile zor. Sınıflandırma ile ilgisi olmayan regresyon amaçları için geliştirilmiştir ve kullanılmaya devam edilmektedir. Bunun hala çoğunlukla ne için kullanıldığını kolayca savunuyorum, ama sanırım neye baktığınıza bağlı.

— Glen_b

6

Sen bulabilir bu gazeteyi bunun bir regresyon tekniği olarak kullanılmaktadır sorunların türlü anlam katmak yapar, özellikle beri ilginç lojistik regresyon gelişimi üzerinde.

— Glen_b

102

Lojistik regresyon kesinlikle kendi başına bir sınıflandırma algoritması değildir . Bu, sonucun öngörülen olasılıklarını iki yönlü yapan bir karar kuralıyla birlikte bir sınıflandırma algoritmasıdır . Lojistik regresyon , bir regresyon modelidir, çünkü sınıf üyeliğinin, özelliklerin (a) dönüşümü çok işlevli bir fonksiyonu olarak tahmin edilme olasılığını tahmin eder.

Frank Harrell , bu web sitesinde bir sınıflandırma algoritması olarak lojistik regresyonla ilgili tuzakları sıralayan bir dizi cevap yayınlamıştır. Onların arasında:

Sınıflandırma bir karardır . Optimal bir karar vermek için, sonuçtaki belirsizliği, yani bir olasılığı hesaba katmanız gerektiğini ima eden bir fayda fonksiyonunu değerlendirmeniz gerekir. ≈
Yanlış sınıflandırma maliyetleri tüm birimlerde aynı değildir.
Kesme kullanmayın.
Uygun puanlama kurallarını kullanın.
Sorun aslında sınıflandırma değil, risk tahminidir.

Doğru hatırlıyorsam, bir keresinde beni bu (ve daha fazlası!) Noktalarında daha fazla ayrıntılandırmak için regresyon stratejileri üzerine kitabına işaret etti, ancak o belirli yazıyı bulamıyorum.

— Sycorax
kaynak

1

Durum buysa, sınıflayıcıların tümü (ya da çoğu) ilk önce (bildiğim kadarıyla) bir sınıfa dahil olma olasılıklarını tahmin eder ve sonra bu probu sınıflara dönüştürürler.

— Outlier

9

@Outlier Counterexample: SVM, sınıf olasılıklarını hiç hesaplamaz, sadece bir gözlem ile bir hiper uçak arasındaki mesafeyi ölçer.

— Sycorax

ML'deki @Olier, bunlara olasılık sınıflandırıcıları denir; ağaçlar ve rastgele ormanlar değildir, xgboost - en azından logloss ile)

— seanv507

12

$E[Y|X=x]$

(Y | X = x) normal dağılım gösterdiğini varsayarsak klasik regresyon ile verim.
Poisson dağılımının varsayılması, Poisson regresyonuna yol açar.
Bir Bernoulli dağılımının varsayılması, lojistik regresyon sağlar.

$(Y|X=x)$

— Chad Scherrer
kaynak

-3

Hali hazırda temin iyi cevaplardan, başka bir görünüm (ki lojistik regresyon olasılıkların öngörür olmasıdır sürekli değer ) var olduğunu aralığı 0 ile 1 arasında.

— krish___na
kaynak