为什么sigmod函数用于物流回归?

时间:2017-09-28 11:22:02

标签: machine-learning logistic-regression sigmoid

我通过谷歌进行了一些搜索并获得了一些答案,但他们都有自己的问题。例如

  1. sigmod的结果将介于0和1之间。
  2. 这很好,但sigmod函数不是结果介于0和1之间的唯一函数

    1. 它是单调的功能,但又有很多单调的功能。
    2. 那为什么sigmod?有些我怎么认为它与中心极限定理有一些联系,虽然我不知道它是什么。

      那你能解释为什么sigmod在逻辑回归中?为什么解决分类问题很好?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我建议将此问题移至CrossValidated,因为这是一个更加重要的数据科学/统计/数学资源。

你想要一个0到1之间的函数和单调提升的一个主要原因是因为这样你可以转换'得分'进入'概率'。即概率必须是非负的,其分布(累积)必须是单调的。

你是对的,有多个函数有这个必需品,但这个函数也是可微分和连续的,这使得它便于概率建模。此外,它有几个数学properties,涉及函数本身的重构和导数。