为什么不用线性回归解决分类问题?

作者: AI秘籍 | 来源:发表于2020-04-23 07:56 被阅读0次

为什么不用线性回归解决分类问题?
机器学习
逻辑回归总结
机器学习——逻辑回归
线性回归和逻辑回归
逻辑回归(Logistic Regression)
2.2常用算法--逻辑回归(分类/解决二分类问题)
总结
073 逻辑回归
机器学习—线性回归之最小二乘法

1.线性回归用来解决分类问题时，稳定性差。
当样本分布比较复杂时，线性回归无法做到准确的分类。
例如：
（1）无异常值的线性回归情况:

image.png

但只要将阈值设定为0.5，就可以进行很好地分类.
（2）有异常值的线性回归情况:
需要将阈值设定为0.2,才可以进行很好地分类.

image.png
（3）逻辑回归对异常值具有很好地稳定性。
image.png

线性回归的取值范围为负无穷到正无穷，逻辑回归的取值为0,1。

参考:

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