机器学习中有三大问题,分别是回归、分类和聚类。线性回归属于回归问题,而逻辑回归属于分类问题。那么,今天就来了解一下逻辑回归的优点是什么。
1. 结构简单,可解释性强,从特征的权重可以看到不同特征对最后结果的影响。
2. 训练速度快,分类时,计算量只和特征数目相关,占用计算资源少。
3. 输出结果方便调整,结果都是概率值,可以很容易调整阈值实现分类。
4. 效果不错,只要特征工程做的好,效果就不会太差。
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