Hồi quy logistic là rất phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong thực tế.
Đó là comprehesible và dễ dàng để giải thích, đặc biệt là kể từ khi ảnh hưởng của
mỗi biến có thể dễ dàng được bắt từ các mô hình
Hơn nữa, đơn điệu dễ dàng có thể được đảm bảo bằng cách sửa chữa các dấu hiệu của
các hệ số hồi quy: Nếu một tăng biến, sau đó xác suất của các
lớp tích cực phải chỉ làm tăng (giảm)!
Điều này là rất quan trọng trong nhiều ứng dụng (ví dụ như, y). Vi phạm của đơn điệu thường có thể dẫn đến việc từ chối của một người mẫu. Logistic Regression là nhanh hơn một chút. Có thể được biến thành một thuật toán trực tuyến. Logistic Regression là ít phức tạp hơn. Logistic Regression là dễ dàng hơn để kiểm tra.
đang được dịch, vui lòng đợi..