逻辑回归函数（逻辑回归的似然比检验是什么）

1. 逻辑回归为什么使用对数损失函数
2. 逻辑回归的似然比检验是什么
3. 为什么逻辑回归不采用误差平方和
4. 二项逻辑回归什么意思
5. logistic回归赋值要求

逻辑回归为什么使用对数损失函数

两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vect。

逻辑回归的似然比检验是什么

似然比检验(likelihood ratio, LR) 是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。似然比定义为有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。

似然比检验的思想是：如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。

为什么逻辑回归不采用误差平方和

逻辑回归不采用误差平方和的原因主要是，使用误差平方和会导致目标函数成为非凸函数。
在逻辑回归中，如果真实标签为0或1，预测结果为0或1的概率通常用f(x)表示，f(x)的取值在区间[0,1]。在这种情况下，使用平方损失函数会使得目标函数变成一个非凸函数，而非凸函数存在多个局部极小值，这不利于使用梯度下降法找到全局的最小损失值。
因此，逻辑回归选择对数损失函数，使得目标函数变成凸函数，更有利于找到全局最优解。

因为用 和 作为误差函数，会正负抵消，不能正确反映出误差。 而平方和不会。

二项逻辑回归什么意思

二元Logistic回归主要分为三类：

1、一种是因变量为二分类的Logistic回归， 这种回归称为二项logistic回归。

2、一种是因变量为无序多分类得logistic回归，这种回归称为多项式logistic回归。

3、还存在具有有序多类因变量的logistic回归。 例如，疾病的严重程度为高，中，低等。这种回归也称为累积logistic回归或序次logistic回归。

logistic回归赋值要求

logistic回归的赋值要求是：因变量的值只能包含0或者1。因为逻辑回归的结果只有true或FALSE，因此只能用两个孤立的值来分别表示。

1. Logistic回归赋值要求是必须将自变量进行数值化处理，即将分类变量转换为虚拟变量。
2. 这是因为Logistic回归是一种二分类模型，需要将自变量进行数值化处理，才能进行模型的建立和预测。
3. 在进行Logistic回归建模时，需要注意自变量的数值化处理方法，如哑变量编码、标签编码等，以及处理后的自变量是否存在共线性等问题。

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