Hồi quy logistic

Hồi quy logistic, mặc dù tên gọi như vậy, là một mô hình tuyến tính chủ yếu dùng cho các tác vụ phân loại, không phải hồi quy. Mô hình này phù hợp khi bạn muốn dự đoán sự hiện diện hay vắng mặt của một thứ gì đó, chẳng hạn như một email có phải là thư rác hay không. Hồi quy logistic hoạt động tốt với bài toán phân loại nhị phân, nhưng có thể mở rộng sang phân loại đa lớp bằng nhiều kỹ thuật khác nhau.

Nguồn: Wikipedia

Về cơ bản, hồi quy logistic dự đoán xác suất một điểm đầu vào cho trước thuộc về một lớp nhất định. Khác với hồi quy tuyến tính, vốn dự đoán đầu ra liên tục, hồi quy logistic dự đoán kết quả nhị phân (1/0, Có/Không). Cốt lõi của hồi quy logistic là hàm logistic hay hàm sigmoid, ánh xạ mọi số thực thành một giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1, nhờ đó phù hợp để ước tính xác suất.

Để khớp mô hình hồi quy logistic, cần tìm bộ hệ số phù hợp nhất cho phương trình dựa trên dữ liệu huấn luyện.

Hồi quy logistic hiệu quả và đơn giản khi phân loại nhị phân, nhưng có thể hoạt động kém hơn các mô hình phức tạp hơn với những tập dữ liệu phức tạp.