如何通过分析数据来判断是否使用回归来解决问题呢?


今天上的线性回归或逻辑回归,都可通过查看 数据图像,来确定 是否可用线性回归或逻辑回归来解决问题, 对于多维的问题,在要做二元或多元分类时,寒老师在课堂上答过无法通过查看图像来确定边界,那我们岂不是没法确定此模型是否一定适合使用LR分类?

我的问题是:

如何确定此模型是否适合 使用 回归 来解决?
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寒老师

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一般我们认为,算法只是一套程序/一个框架。
能不能较好地分类,取决于特征的选定(特征可以看做对样本的一个表达嘛),合适特征空间下样本是近似可分的。
比如下面的两类原本用线性的方式(直线分不开),做完特征映射后,可以线性(平面)切分。
kerneltrick.gif

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