逻辑斯蒂回归的优点有（）
A: 直接对分类可能性进行预测
B: 无需事先假设数据分布，避免了假设分布不准确所带来的问题
C: 是任意阶可导的凸函数，可直接应用现有数值优化算法求取最优解
D: 对概率辅助决策的任务有用
A: 直接对分类可能性进行预测
B: 无需事先假设数据分布，避免了假设分布不准确所带来的问题
C: 是任意阶可导的凸函数，可直接应用现有数值优化算法求取最优解
D: 对概率辅助决策的任务有用
举一反三
- 以下关于逻辑斯蒂回归模型的描述正确的是 A: 针对分类的可能性进行建模，不仅能预测出类别，还可以得到属于该类别的概率。 B: 直接对分类的可能性进行建模，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确所带来的问题。 C: 模型本质仍然是一个线性模型，实现相对简单。 D: 逻辑斯蒂回归模型是线性回归模型
- 逻辑斯蒂回归和线性区别分析均可完成分类任务，下面描述正确的是（ ）? 逻辑斯蒂回归可直接在数据原始空间进行分类，线性区别分析需要在降维所得空间中进行分类|以上都不正确|逻辑斯蒂回归在降维所得空间中进行分类，线性区别分析在数据原始空间进行分类|逻辑斯蒂回归和线性区别分析都是直接在数据原始空间进行分类
- 线性回归并没有对数据的分布进行任何假设，而逻辑回归隐含了一个基本假设 ：每个样本均独立服从于（）
- 下面对逻辑斯蒂回归(logistic regression)描述不正确的是（ ） A: 逻辑斯蒂回归中所使用Sigmoid函数的输出形式是概率输出 B: 在逻辑斯蒂回归中，能够实现数据特征加权累加 C: 逻辑斯蒂回归是一种非线性回归模型 D: 在逻辑斯蒂回归中，输入数据特征加权累加值在接近−∞或+∞附近时，模型输出的概率值变化很大
- 经济资本计量模型中的极端理论模型的主要优点（） A: A数据比较准确 B: B可能直接处理损失分布的尾部 C: C具有一定的置信区间 D: D没有对损失数据预先假设任何公布