Logit模型的概述?

Logit模型是一種基于概率的回歸模型，其中無論給定多少輸入變量，輸出結(jié)果都是一種概率。Logit模型的使用非常廣泛，常用解決的問題是分類性問題，例如選擇一種特定的行為(是或者否，做或者不做)，以及對事件或?qū)ο筮M行分類等。Logit模型通過對變量和結(jié)果之間的關(guān)系進行建模來實現(xiàn)。該模型首先將多種指標(biāo)歸入一個參數(shù)組中，然后利用最大似然方法擬合出這些參數(shù)，最終得出各參數(shù)組下每個樣本結(jié)果出現(xiàn)的概率。在解決分類問題時，Logit模型可以根據(jù)它們的預(yù)測概率返回不同結(jié)果，從而對決策進行分類。Logit模型的優(yōu)點在于它只需要一半的數(shù)據(jù)就可以反映出分類的現(xiàn)象，另外它也可以考慮多個變量之間的相互關(guān)系，盡管只有少量數(shù)據(jù)。拓展知識：Logit模型也可以用于多項式分類問題，這意味著它可以給出多個輸出結(jié)果的概率，而不僅僅是“是-否”的情況。此外，Logit模型也可以用于多類分類，即在輸出中有多個分類，而不僅僅是兩個分類。