关于逻辑回归使用多分类
来源:9-8 OvR与OvO
weixin_慕村8280326
2021-09-19
如果逻辑回归进行多分类,数据一定会按照线性模型那样拟合吗?碰到某些情况,需要进行添加特征变成非线性模型去拟合决策边界吗?
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1回答
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liuyubobobo
2021-09-20
逻辑回归算法不能直接处理多分类问题,只能使用 OvO 或者 OvR 的方式来处理多分类问题。而 OvO 或者 OvR 的方式,本质上是训练多个模型,而每一个模型,处理的都是一个二分类问题,但是这些模型合在一起,何以处理一个多分类问题。
所以,在 OvO 或者 OvR 中,每一个逻辑回归问题,还是一个线性拟合的过程。
你永远可以使用多项式的方式来让模型处理非线性的情况,这一点适合算法无关。但是,这里要注意,我们这里说的”非线性“,是针对原来的数据来说的。
比如原来的数据只有一个特征 x,现在通过多项式的方式,引入了一个 x^2,因为有了 x^2,所以针对原先的 x 这一个特征,是非线性的。但是,我们的线性模型(不管是逻辑回归还是线性回归),本质是求出方程 Ax^2 + Bx + C = 0 中的 ABC。这个方程针对 x 来看,在二维平面上,是非线性的。但是,如果我们将其在三维空间看,将 x^2 和 x 看做两个特征,他是三维空间的一条直线。所以,我们的逻辑回归和线性回归,仍然是一个线性的方法,只不过,在高维空间的一条直线,放到低维空间,可能就是一条非线性的曲线。
继续加油!:)
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