如何理解logistic回归分析优缺点？ logistic回归主要用于危险因素探索。2113因变量y为二分5261类或多分类变量，自4102变量既可以为分类变量，也可以为连续变量。1653回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。
逻辑回归和线性回归的区别是什么？ 一、性质不同1、逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型。2、线性回归：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。二、应用不同1、逻辑回归：常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。2、线性回归：常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。扩展资料：线性回归的特征：回归分析中有多个自变量：这里有一个原则问题，这些自变量的重要性，究竟谁是最重要，谁是比较重要，谁是不重要。所以，spss线性回归有一个和逐步判别分析的等价的设置。原理：是F检验。spss中的操作是“分析”～“回归”～“线性”主对话框方法框中需先选定“逐步”方法～“选项”子对话框如果是选择“用F检验的概率值”，越小代表这个变量越容易进入方程。原因是这个变量的F检验的概率小，说明它显著，也就是这个变量对回归方程的贡献越大，进一步说就是该变量被引入回归方程的资格越大。参考资料来源：-线性回归参考资料来源：-逻辑回归
灰色关联分析法和回归分析法的优缺点
感知器与逻辑回归主要的区别有哪些？
逻辑回归适用于怎样的因变量？是否可以解释不良贷款率？ 不良贷款率压力测试模型 曾经写过一篇文章，是关于互联网金融借贷人违约风险的，与你的问题相近，现与你分享，以作探讨 用逻辑回归模型解决互联网金融信用风险问题 。
逻辑回归和SVM的区别是什么？各适用于解决什么问题？ 逻辑回归和支持向量机之间的区别也是面试经常会问的一道题，特地找了一些相关资料看了下。我们先来看一下…
逻辑回归和SVM的区别是什么？各适用于解决什么问题 两种2113方法都是常见的分类算法，从目标5261函数来看，区别在于逻辑4102回归采用的是logistical loss，svm采用1653的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射，大大减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外，根据需要，两个方法都可以增加不同的正则化项，如l1，l2等等.所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的.但是逻辑回归相对来说模型更简单，好理解，实现起来，特别是大规模线性分类时比较方便.而SVM的理解和优化相对来说复杂一些.但是SVM的理论基础更加牢固，有一套结构化风险最小化的理论基础，虽然一般使用的人不太会去关注.还有很重要的一点，SVM转化为对偶问题后，分类只需要计算与少数几个支持向量的距离，这个在进行复杂核函数计算时优势很明显，能够大大简化模型和计算svm 更多的属于非参数模型，而logistic regression 是参数模型，本质不同.其区别就可以参考参数模型和非参模型的区别就好了.logic 能做的 svm能做，但可能在。
