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如何理解逻辑回归（logistic regression）？ - 知乎
如何理解逻辑回归（logistic regression）？是否可以以比较直白的方式来理解逻辑回归？例如：如何从线性回归推广到逻辑回归的？如何推导出逻辑回归的损失函数的，如何求解？逻辑回归的数据集是什么… 显示全部关注者 107
逻辑回归模型（logistic regression）如何解决多分类？
1 模型原理多分类Logistic有时也称为多元Logistic回归，从因变量的多个类别中选一个水平作为对照，拟合其他类别水平相较于该对照水平的Logistic回归模型，因此k个分类水平的因变量，最终得到k-1个Logistic回归模型。 2 重要概念有以下主要概念：
知乎盐选 | 10. 4 二分类变量 Logistic 回归——Binary Logistic . . .
10 4 二分类变量 Logistic 回归——Binary Logistic 过程前面所介绍的线性回归和曲线拟合都要求因变量为定量变量。但是在实际问题中因变量却是既有定量变量，也有定性变量。对于因变量是定性变量的情况，引入了 Logistic 回归的方法。
如何理解Logistic回归分析原理？ - 知乎
对于Logistic回归分析，当因变量（输出）只有两个值（如：0-1）时，称为二项逻辑分布（binary logistic regression）；超过两个时，称为多项逻辑回归（multinominal logistic regression）。 Logistic回归与普通线性回归分析之间如何转化？
如何解释逻辑回归（Logistic regression）系数的含义？
上图Logistic回归分析结果输出的OR值，工作年限会对“是否违约”产生显著的负向影响关系，优势比 (OR值)为0 771，意味着工作年限增加一个单位时，“是否违约”的变化 (减少)幅度为0 771倍；工资会对“是否违约”产生显著的正向影响关系。
Probit和logistic模型有什么区别？ - 知乎
Logistic模型的数学性质更容易处理，包括优化和计算。 Probit和Logistic模型都是有用的工具，选择哪种模型通常取决于问题的性质和数据的分布情况。在实际应用中，可以根据模型的拟合情况和解释性来选择适当的模型。 Probit模型的应用场景：
如何用R语言做logistic回归？ - 知乎
#3 使用caret包的train ()函数进行logistic回归 #caret包（Classification And REgression Training）是一个在R语言中广泛使用的包， #主要用于简化机器学习的工作流程。 #该包提供了统一的接口，整合了多种机器学习算法， #并支持数据预处理、特征选择、模型训练和评估等功能。
Logit模型与logistic模型的联系与区别？ - 知乎
（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。 regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。