Logistische Regression durchleuchten
In diesem Artikel werden wir die theoretischen Überlegungen zur Umwandlung der Funktion der linearen Regression in die Funktion der inversen Logit-Transformation (auch bekannt als Funktion der logistischen Antwort) analysieren. Dann werden wir, unter Verwendung des Werkzeugs der Maximum-Likelihood-Methode, gemäß dem Modell der logistischen Regression die Verlustfunktion Logistic Loss ableiten, oder anders gesagt, wir werden die Funktion definieren, mit der in der logistischen Regression die Parameter des Gewichtungsvektors ausgewählt werden […]
