逻辑回归与多元回归分析有哪些不同()A.逻辑回归预测某事件发生的概率B.逻辑回归有较高的拟合效果C.逻辑回归回归系数的评估D.以上全选

题目

逻辑回归与多元回归分析有哪些不同()

A.逻辑回归预测某事件发生的概率

B.逻辑回归有较高的拟合效果

C.逻辑回归回归系数的评估

D.以上全选

相似考题

1.典型的预测方法有哪些?A、回归方法B、线性回归C、多元回归D、非线性回归

2.根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法也可分为（）。A一元回归分析预测B线性回归分析预测C非线性回归分析预测D多元回归分析预测

3.4、下列关于逻辑回归的描述错误的是A.线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测###SXB###B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归###SXB###C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型###SXB###D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快，逐渐减慢，最后饱和

4.根据映射关系的不同可以分为线性回归和()。A.非线性回归B.逻辑回归C.对数回归D.多元回归

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  • 第1题：

    下列关于逻辑回归的描述错误的是

    A.线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测#B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归#C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型#D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快，逐渐减慢，最后饱和
    线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用 sigmoid 函数将其转为 (-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测

  • 第2题：

    关于逻辑回归算法，以下描述不正确的是（）。

    A．逻辑回归训练问题能采用梯度下降策略求解

    B．逻辑回归仅能解决二分类问题

    C．逻辑回归是一种有监督学习方法

    D．逻辑回归训练问题是凸优化问题


    逻辑回归仅能解决二分类问题

  • 第3题：

    13、下列关于逻辑回归的描述错误的是

    A.线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测#B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归#C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型#D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快，逐渐减慢，最后饱和。
    线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用 sigmoid 函数将其转为 (-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测

  • 第4题：

    下列关于逻辑回归的描述错误的是

    A.线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测###SXB###B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归###SXB###C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型###SXB###D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快，逐渐减慢，最后饱和
    线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用 sigmoid 函数将其转为 (-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测

  • 第5题：

    3、以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述错误的是（）

    A．逻辑回归用于处理分类问题，线性回归用于处理回归问题

    B．线性回归要求输入输出值呈线性关系，逻辑回归不要求

    C．逻辑回归一般要求变量服从正态分布，线性回归一般不要求

    D．线性回归计算方法一般是最小二乘法，逻辑回归的参数计算方法是似然估计法。


    线性回归要求因变量是分类型变量，而逻辑回归要求因变量是连续性数值变量

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