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• 逻辑斯蒂分布

F(x) = P(X <= x) = 1 / ( 1 + e^{ - (x - u) / r } )

• LR表达式：

h(x) = 1 / ( 1 + e^{ - theta{T} * X } )

LR分类问题本质上把X坐标映射到Sigmoid分布上。

• 对数几率：

logit§ = log{ p/(1-p) }

• 优点：

  预测结果届于0与 1之间的概率
  可以适用连续性和类别性自变量
  容易适用和理解

• 缺点：

  对高度相关自变量较为敏感，最好使用降维。
  预测结果呈现S型，边界梯度消失，中间变化大，导致部分变量变化对目标概率没有区分度，无法确定阈值。

详细见：

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