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多项逻辑回归
为什么重要：多项逻辑回归是一种统计技术，用于预测具有多个类别的分类因变量的结果。
来源:人工智能+简介
简介逻辑回归是解决分类问题最常用的统计方法之一，其目的是根据独立变量估计事件发生的概率。它分析二元因变量（即只有两个类别）与一个或多个独立变量之间的关系。但是，可能存在因变量有三个或更多类别的情况。在这种情况下使用多项逻辑回归。逻辑回归和多项逻辑回归之间的主要区别在于因变量中的类别数量，与多元线性回归类似，多项逻辑回归进行预测分析。
什么是多项逻辑回归？
什么是多项逻辑回归？多项逻辑回归是一种统计分析模型，当因变量是分类变量并且具有两个以上的结果时使用。它扩展了二元逻辑回归，适用于二分结果，允许多个类别。它为每个结果类别提供概率，并确定预测变量对这些概率的影响。这使得它对于理解和预测复杂数据集中的分类结果很有用。
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另请阅读：机器学习中的分类和回归树简介 另请阅读：机器学习中的分类和回归树简介 机器学习中的分类和回归树简介多项逻辑回归也称为 softmax 回归、最大熵 (MaxEnt) 分类器或多项逻辑模型。这些术语通常互换使用，指代同一种统计方法。
多项逻辑模型的一些示例：