正文

線性回歸分類算法流程（線性回歸分類算法流程圖怎么畫）

發(fā)布時間：2023-04-14 05:17:52 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 120

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于線性回歸分類算法流程的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，如需了解SEO相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打電話175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

1、邏輯回歸算法原理是什么？
2、線性回歸是什么意思?
3、C語言多元線性回歸算法
4、分類算法里分類項是什么

線性回歸分類算法流程（線性回歸分類算法流程圖怎么畫）

一、邏輯回歸算法原理是什么？

邏輯回歸就是這樣的一個過程：面對一個回歸或者分類問題，建立代價函數(shù)，然后通過優(yōu)化方法迭代求解出最優(yōu)的模型參數(shù)，測試驗證這個求解的模型的好壞。

Logistic回歸雖然名字里帶“回歸”，但是它實際上是一種分類方法，主要用于兩分類問題（即輸出只有兩種，分別代表兩個類別）?；貧w模型中，y是一個定性變量，比如y=0或1，logistic方法主要應(yīng)用于研究某些事件發(fā)生的概率。

線性回歸分類算法流程（線性回歸分類算法流程圖怎么畫）

Logistic回歸模型的適用條件

1、因變量為二分類的分類變量或某事件的發(fā)生率，并且是數(shù)值型變量。但是需要注意，重復(fù)計數(shù)現(xiàn)象指標(biāo)不適用于Logistic回歸。

2、殘差和因變量都要服從二項分布。二項分布對應(yīng)的是分類變量，所以不是正態(tài)分布，進而不是用最小二乘法，而是最大似然法來解決方程估計和檢驗問題。

3、自變量和Logistic概率是線性關(guān)系。

以上內(nèi)容參考：百度百科-logistic回歸

二、線性回歸是什么意思?

沒有具體數(shù)據(jù)要求，一般來說，數(shù)據(jù)越多越好。

通過線性回歸算法，我們可能會得到很多的線性回歸模型，但是不同的模型對于數(shù)據(jù)的擬合或者是描述能力是不一樣的。我們的目的最終是需要找到一個能夠最精確地描述數(shù)據(jù)之間關(guān)系的線性回歸模型。這是就需要用到代價函數(shù)。

線性回歸分類算法流程（線性回歸分類算法流程圖怎么畫）

代價函數(shù)就是用來描述線性回歸模型與正式數(shù)據(jù)之前的差異。如果完全沒有差異，則說明此線性回歸模型完全描述數(shù)據(jù)之前的關(guān)系。

一條趨勢線代表著時間序列數(shù)據(jù)的長期走勢。它告訴我們一組特定數(shù)據(jù)（如GDP、石油價格和股票價格）是否在一段時期內(nèi)增長或下降。雖然我們可以用肉眼觀察數(shù)據(jù)點在坐標(biāo)系的位置大體畫出趨勢線，更恰當(dāng)?shù)姆椒ㄊ抢镁€性回歸計算出趨勢線的位置和斜率。

三、C語言多元線性回歸算法

從鍵盤輸入abcd,

float x,y,z,M;

M=a*x+b*y+c*x+d

輸出M

你要的是這個意思嗎？

四、分類算法里分類項是什么

分類算法的本意就是對我們的數(shù)據(jù)分進行分類。把它們分到已知的每一個類別。就像一個籃子里面有很多橙子和蘋果，機器會通過我們訓(xùn)練出來的模型，對籃子里的水果進行分類。比如：紅色 = 蘋果，橙色 = 橙子。若要讓機器直到這種規(guī)則，我們就需要一定量的帶標(biāo)簽的“紅/橙”標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。然后讓模型學(xué)習(xí)，噢，原來是這種分類規(guī)則。

所以分類算法往往需要“帶標(biāo)簽”的數(shù)據(jù)。它是一個監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程。目標(biāo)數(shù)據(jù)都有哪些特征以及這些特征對應(yīng)什么標(biāo)簽都必須是已知的。然后模型會遍歷每一筆數(shù)據(jù)，最終得到我們我們所認(rèn)為的規(guī)則。所以分類算法往往擁有更精確的計算結(jié)果。只是數(shù)據(jù)的局限性更高，若無法滿足的話，我們則需要考慮聚類分析。

分類過程

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 - 準(zhǔn)備你要分類的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)必須要帶標(biāo)簽的

數(shù)據(jù)分類 - 把數(shù)據(jù)劃分成訓(xùn)練集和測試集。這里有很多種劃分規(guī)則。（后續(xù)我就訓(xùn)練集與測試集的劃分分享一篇文章，敬請期待）

訓(xùn)練模型 - 把訓(xùn)練集數(shù)據(jù)傳進模型當(dāng)中，讓模型直到我們需要的規(guī)則。

測試模型 - 使用測試集測試模型的效果，并調(diào)整模型

輸出模型 - 把訓(xùn)練好的模型打包并輸出

方法

分類的方法有很多。但很多都是從線性回歸為基礎(chǔ)拓展出來的，比如邏輯回歸。這里稍微預(yù)告一下我會分享的分類算法：

邏輯回歸

支持向量機(SVM)

KNN

決策樹