邏輯迴歸模型總結-機器學習
邏輯迴歸被廣泛的用來解決分類問題。由於分類是非線性問題，所以建模的主要難點是如何把非線性問題轉換為線性問題。
在模型評估層面，討論了兩類相互有關聯的評估指標。對於分類問題的預測結果，可以定義為相應的查準查全率。對於基於概率的分類模型，還可以繪製它的ROC曲線，以及計算曲線線面的面積AUC。
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ROC曲線是根據一系列不同的二分類方式（分界值或決定閾），以真陽性率（靈敏度）為縱座標，假陽性率（1-特異度）為橫座標繪製的曲線。傳統的診斷試驗評價方法有一個共同的特點，必須將試驗結果分為兩類，再進行統計分析。ROC曲線的評價方法與傳統的評價方法不同，無須此限制，而是根據實際情況，允許有中間狀態，可以把試驗結果劃分為多個有序分類，如正常、大致正常、可疑、大致異常和異常五個等級再進行統計分析。因此，ROC
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