逻辑回归(Logistics Regression)

一、什么是逻辑回归? 线性回归处理的因变量都是数值型区间变量,建立的模型描述的是因变量的期望与自变量之间的线性关系:hθ(x)=θ0x0+θ1×1+...+θnxnh_θ(x)=θ_0x_0+θ_1x_1+...+θ_nx_nhθ​(x)=θ0​x0​+θ1​x1​+...+θn​xn​。 而在采用回归模型分析实际问题中,所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量,比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压等指标,判断一个人是否患有糖尿病,Y=0Y=0Y=0表示未患病,Y=1Y=1Y=1表示患病,这里的响应变量是一个两点(0-1)分布变量,它就不能用函数连续的值来预测因变量YYY了