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机器学习模型:逻辑回归之计算概率

myzbx 2025-07-10 19:24 30 浏览

许多问题需要将概率估算值作为输出。 逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制。实际上，您可以通过以下两种方式使用返回的概率：

按原样”应用。例如，如果垃圾邮件预测模型将电子邮件视为输入并输出值 0.932，这表示概率为 93.2% 电子邮件是垃圾邮件。
转换为二元类别，例如 True 或 False、Spam 或 Not Spam。

本单元重点介绍如何按原样使用逻辑回归模型输出。在“分类” 模块中，您将学习如何将此输出转换为二元类别。

▏S型函数

您可能想知道逻辑回归模型如何确保其输出表示概率，始终输出介于 0 到 1 之间的值。由于会发生一系列函数，这些函数称为逻辑函数其输出具有相同的特征。标准逻辑函数，也称为 S型函数（sigmoid表示“s形”），其公式：

f(x)=1/1+e-x

图 1 显示了 sigmoid 函数的相应图表。

S 型函数的图形。曲线接近 0 因为 x 值减少到负无穷大，而 1 则等于 x 值越接近无穷大。

随着输入 x 的增加，sigmoid 函数的输出会接近 1，但永远不会达到 1。同样，当输入值减小时，S 型函数值函数的输出接近，但永远不会达到 0。

▏Sigmoid 函数背后的数学原理

使用 S 型函数转换线性输出

以下等式表示逻辑回归模型的线性组件：

z=b+w1x1+w2x2+…+wNxN

其中：

z 是线性方程的输出（也称为对数几率）
b 是偏差
w 的值是模型学习的权重
x 的值是特定样本的特征值

要获得逻辑回归预测结果，请将 z 值传递给 S 型函数，将得到一个介于 0 到 1之间的值（概率）：

y′=1/1+e-z

其中：

y′ 是逻辑回归模型的输出。
z 为线性输出（按上述等式计算得出）。

▏对数几率

图 2 说明了如何将线性输出转换为逻辑回归输出结果。

左图：线性函数 z = 2x + 5，包含三个突出显示的数据点

右图：三个点相同的 S 型曲线通过 S 型函数转换后突出显示。

在图 2 中，线性方程会成为 S 型函数的输入，该函数会将直线弯曲成 S 形。请注意，线性方程可以输出非常大或非常小的 z 值，但 S 型函数的输出函数 y' 始终介于0 和 1 之间（不含 0 和 1）。例如，左侧图表中的黄色方块的 z 值为 -10，但右侧图表中的 S 型函数会将该 -10 映射为 y' 值0.00004。

JS 类型转换

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