# 邏輯迴歸（Logistic Regression）

邏輯迴歸是一種廣義線性模型，用於預測二元或多元分類結果的機率。它使用 Sigmoid 函數將線性組合轉換為機率值，並透過最大似然估計來訓練模型。

## 完整說明

邏輯迴歸是一種廣義線性模型，主要用於解決分類問題，尤其是二元分類問題。它預測事件發生的機率，而非直接預測類別。邏輯迴歸使用 Sigmoid 函數（或 Logistic 函數）將線性組合的輸入轉換為介於 0 和 1 之間的機率值，並透過最大似然估計等方法來訓練模型，找到最佳的模型參數。

## 常見問題

### undefined



### undefined



### undefined



---

來源：https://aiterms.tw/terms/logistic-regression
快查頁：https://aiterms.tw/terms/logistic-regression
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-logistic-regression