sklearn中的coef_和intercept_

對(duì)于線性回歸和邏輯回歸景用，其目標(biāo)函數(shù)為：

g(x) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4 + w0

如果有激活函數(shù)sigmoid，增加非線性變化? 則為分類? 即邏輯回歸

如果沒(méi)有激活函數(shù)脂新，則為回歸

對(duì)于這樣的線性函數(shù)，都會(huì)有coef_和intercept_函數(shù)

如下：

lr = LogisticRegression()

lr.coef_

lr.intercept_

coef_和intercept_都是模型參數(shù)粗梭，即為w

coef_為w1到w4

intercept_為w0

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