Logistic回归算法的优点包括（ ）。
A: 可以报告预测概率
B: 模型可解释性强
C: 可以预测出类别
A: 可以报告预测概率
B: 模型可解释性强
C: 可以预测出类别
A,B,C
举一反三
- 针对银行客户流失问题，以下哪个方法可以建立预测模型（） A: Logistic回归 B: 神经网络 C: 概率统计 D: 集合论
- 比较成熟的分类预测模型算法包括Logistic回归模型、广义线性模型、（）、神经网络 A: 决策树 B: arima模型 C: holt-winter模型 D: k-means模型
- 条件Logistic回归模型不能用于预测。()
- 多元线性回归、Logistic回归和Cox回归都可用于（） A: 预测解释变量 B: 预测反应变量Y取某个值的概率P C: 预测风险函数H D: 筛选影响因素 E: 克服共线性
- Logistic回归模型属于对数线性模型，它的预测函数基于____函数。
内容
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常见的研究可以分为三个层次，这三个层次从低到高分别是（ ） A: 观察性研究、预测性研究、解释性研究 B: 描述性研究、解释性研究、预测性研究 C: 解释性研究、预测性研究、描述性研究 D: 预测性研究、描述性研究、解释性研究
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以下算法中，不属于分类预测的典型算法的是（） A: Logistic回归 B: 决策树 C: K-means算法 D: 神经网络
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通过回归模型可以预测未来的销售规模
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Logistic回归模型实际上是个概率模型。
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多元线性回归、logistic回归和Cox比例风险回归分析都可用于 A: 预测自变量 B: 预测应变量Y取某个值的概率P C: 预测风险函数H D: 筛选影响因素(自变量) E: 克服共线性