8. Logistic回归有哪些优缺点？
优点：
（1）训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；
（2）简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；
（3）适合二分类问题，不需要缩放输入特征；
（4）内存资源占用小，因为只需要存储各个维度的特征值；
缺点：
（1）不能用Logistic回归去解决非线性问题，因为Logistic的决策面试线性的；
（2）对多重共线性数据较为敏感；
（3）很难处理数据不平衡的问题；
（4）准确率并不是很高，因为形式非常的简单(非常类似线性模型)，很难去拟合数据的真实分布；
（5）逻辑回归本身无法筛选特征，有时会用gbdt来筛选特征，然后再上逻辑回归
版权声明：
本文来源网络，所有图片文章版权属于原作者，如有侵权，联系删除。
本文网址：https://www.mushiming.com/mjsbk/7802.html