文章目录
- Spark MLlib模型训练—分类算法Binomial Logistic Regression
- 二项逻辑回归的原理
- 使用 Spark 实现二项逻辑回归
- 模型参数调整与应用场景
- 总结
Spark MLlib模型训练—分类算法Binomial Logistic Regression
二项逻辑回归（Binomial Logistic Regression）是一种用于处理二分类问题的机器学习算法。
在很多实际应用中，如垃圾邮件分类、广告点击率预测等，数据的目标变量只有两个类别。在这些情况下，二项逻辑回归能够很好地解决分类问题。本文将详细介绍二项逻辑回归的原理，并通过 Spark 和 Scala 演示如何实现二项逻辑回归模型。
二项逻辑回归的原理
二项逻辑回归是一种广义线性模型（GLM），用于预测二分类目标变量。与线性回归不同，逻辑回归的输出是一个概率值，表示样本属于某一类别的可能性。Logistic 回归通过线性模型的方式对输入特征进行线性组合，输出的结果通过 Sigmoid 函数映射为 0 到 1 之间的概率。具体来说，模型的表达式如下：
其中，( z ) 是输入特征的线性组合：
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