楼主: 时光永痕
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[数据挖掘新闻] 为什么不应该进行逻辑回归(除非必须这样做) [推广有奖]

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时光永痕 学生认证  发表于 2020-10-19 20:25:04 |AI写论文

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为什么不应该进行逻辑回归(除非必须这样做)
主要推力是:
从理论上讲,最小二乘估计不能在0/1上起作用是没有理由的。
您想要进行物流的理论依据非常狭窄,除非您属于这些类别,否则这是不值得的。
物流的运行时间最多可以比OLS模型长100倍。如果您要进行v折交叉验证,请节省一些时间。
无论您使用Logistic回归还是线性回归,XB都完全相同。模型规范(特征,特征工程,特征选择,交互条件)是相同的-无论如何,这是您应该关注的重点。
误解:线性回归只能运行线性模型。
进行逻辑分析有*个实际的原因:如果结果都非常接近0或1,并且如果线性模型不在正常概率范围内,则无法将预测硬编码为0或1,则使用物流。因此,如果您要根据风险对保险单进行定价,那么就无法进行硬编码的0.000%预测,因为您无法正确定价。

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