逻辑函数的四种表示方法 逻辑回归基本原理？
求解了模型的最优参数，并对模型进行了测试，验证了解的质量。
逻辑回归基本原理？
首先，人们通常使用“logistic回归”、“logistic模型”、“logistic回归模型”和“logit模型”来指代同一模型。唯一不同的是形式不同：logistic回归是概率的直接估计，logit模型是概率的logit变换。
然而，SPSS软件似乎将分类自变量组成的模型称为logit模型，将分类自变量和连续自变量组成的模型称为logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量有多少类，多元是二元的展开式。其次，当因变量为名义变量时，logit与probit没有本质区别。不同之处在于分布函数不同。前者假设随机变量服从逻辑概率分布，后者假设随机变量服从正态分布。实际上，这两类分布函数的计算公式非常相似，函数值相差不大。唯一的区别是逻辑概率分布函数的尾部比正态分布函数的尾部厚。但是，如果因变量是序数变量，则序数probit模型只能用于回归。有序probit可以看作probit的扩展
这两种方法都是常用的分类算法。从目标函数的角度来看，不同的是logistic回归采用logistic损失，支持向量机采用铰链函数，这两种损失函数的目的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。
二分类逻辑回归分析中prob.代表什么？
逻辑回归：y=sigmoid（w”x）线性回归：y=w”x，也就是说，逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid（x）=1/（1）Exp（-x）），实际上是对x进行归一化，使sigmoid（x）介于0和1之间。二元分类模型通常采用Logistic回归。目标函数为第二类交叉熵，Y值代表属于第一类的概率，用户可自行设置分类阈值。数据拟合采用线性回归，目标函数为误差之和
逻辑函数的四种表示方法 线性回归和逻辑回归的区别 Python逻辑回归
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