Logistic 回归有哪 3 种类型？

逻辑回归的 3 种类型是二元逻辑回归，用于二元结果变量；序数 Logistic 回归，用于有序分类结果；多项 Logistic 回归，用于具有两个以上类别的名义结果。

逻辑回归的类型

逻辑回归统计分析和数据科学的基石，分为三个主要部分 逻辑回归的类型：二元逻辑回归、有序逻辑回归和多项逻辑回归。每种类型都针对不同的数据和研究问题而设计，为研究人员提供强大的预测建模工具。二元逻辑回归用于二元结果变量，有序逻辑回归用于有序分类结果，多项逻辑回归用于具有两个以上类别的名义结果。了解这些类型及其应用对于数据分析.

亮点

二元 Logistic 回归：当因变量本质上是二元时使用。
序数 Logistic 回归：当因变量是序数（即逻辑有序）时使用。
多项式 Logistic 回归：当因变量为名义变量且具有两个以上水平时使用。
每种类型的逻辑回归都提供了独特的建模和预测结果的方法。
为您的数据选择适当类型的逻辑回归可以带来有价值的见解。

二元Logistic回归

当因变量为二元时，使用三种逻辑回归类型中最常见的二元逻辑回归。它只能假设两种可能的结果。例如，该方法可以预测电子邮件是否是垃圾邮件，或者肿瘤是恶性还是良性。这种类型的逻辑回归是医学研究、营销和社会科学等各个领域的强大工具。

序数 Logistic 回归

当因变量为序数时，使用第二种类型的逻辑回归，序数逻辑回归。序数变量可以按逻辑顺序排列，但值之间的间隔不一定是等距的。这方面的例子包括预测客户的满意度（非常不满意、不满意、一般、满意、高兴）。这种类型的回归提供了更细致的见解，并且在市场研究和质量控制等领域很有帮助。

多项式Logistic回归

多项式逻辑回归是逻辑回归的第三种类型。当因变量是名义变量并且包含两个以上没有顺序或优先级的水平时，可以使用它。例如，预测某人会购买的汽车类型（SUV、轿车或掀背车）将涉及多项逻辑回归。这种回归技术在各种场景中都很有用，包括营销分析和社会科学。

结语

了解这三种类型的逻辑回归（二元回归、序数回归和多项式回归）对于稳健且富有洞察力的数据分析至关重要。每种类型都提供了一种独特的方法来根据各种类别因变量来建模和预测结果。通过为您的数据选择合适的逻辑回归类型，您可以获得有价值的见解并做出数据驱动的决策。无论您是预测二元结果、有序类别还是无序类别，逻辑回归模型都适合该任务。