逻辑回归模型如何处理非线性决策边界的问题？

我想了解逻辑回归模型如何处理非线性决策边界的问题。我正在尝试用逻辑回归模型解决一个分类问题，但是数据集中存在非线性关系，导致线性决策边界不能很好地对数据进行分类。我听说逻辑回归模型可以通过添加高次特征来处理非线性关系，但我不是很清楚具体实现方法。请问有哪些技巧和方法可以处理这个问题？

提问时间：2023-06-23 18:14:24 编辑时间：2023-06-23 18:14:26 提问者： 空城旧梦
  • 小鲁
    1

    逻辑回归模型可以通过添加高次特征或使用非线性函数（如sigmoid函数）将原始特征进行转换，从而处理非线性关系。具体来说，可以采用多项式回归、核函数等方法来实现。另外，还可以使用正则化方法（如L1正则化、L2正则化）来减小过拟合风险。在实际应用中，需要根据数据集的特点选择适当的方法进行处理。

    回答时间：2023-06-23 18:14:29
相关标签

逻辑回归 模型 非线性 决策边界