Блог

Есть ли у линейной регрессии граница принятия решения? Если да, то всегда ли она линейная? Чем это отличается от построения границы принятия решения для логистической регрессии?

Линейная регрессия используется для прогнозирования непрерывных значений, а логистическая регрессия используется для прогнозирования дискретных значений. Нет смысла иметь границу принятия решения для набора непрерывного набора значений. Вот почему мы не говорим о границе принятия решения в линейной регрессии.

Предположим, у вас есть граница принятия решения x = 5 для функции гипотезы линейной регрессии y = 1 x (предполагая, что у вас есть только один признак). Как вы можете присваивать значения, когда x > = 5 amp; x<5. Если бы это была двоичная классификация, мы могли бы присвоить 0 и 1 ( истина и ложь / да и нет и т.д.) Это показывает, что если мы используем границу принятия решения, мы уже классифицируем наши выходные данные.