该软件基于逻辑回归(Logistic Regression, LR)算法,用于二元分类问题的建模与预测。它通过Sigmoid函数将线性模型的输出转换为概率值,可以广泛应用于金融风控、医疗诊断等领域,提供简洁高效的分类解决方案。软件设计易于集成,支持多种数据输入格式,帮助用户快速建立和评估分类模型。
1. 计算效率高,适合大规模数据处理。
2. 模型具有良好的可解释性,通过系数分析特征重要性。
3. 支持正则化(如L1/L2)防止模型过拟合,提高泛化能力。
4. 使用最大似然估计和梯度下降优化算法,保证模型可靠性。
5. 兼容深度学习模型的输出层,可在复杂系统中应用。
1. 导入数据,确保数据格式符合模型输入要求。
2. 选择特征变量,进行特征预处理(如标准化或归一化)。
3. 设定模型参数,选择合适的正则化项,训练模型。
4. 评估模型性能,使用混淆矩阵、ROC曲线等指标检验效果。
5. 利用训练好的模型进行预测,将新数据输入模型获取分类概率。
2023-01-15:增加支持多类别扩展,优化训练效率。
2022-11-10:加入多种正则化方案,提高模型抗过拟合能力。
2022-07-05:改善数据预处理功能,提升用户操作体验。
2022-03-20:优化模型参数调节界面,支持自动调参。
2021-12-01:初版发布,支持基础二元分类功能。