逻辑回归算法可以通过引入多项式项来处理决策边界非线性的情况。具体地说，可以在原始特征的基础上，构造一些新的特征，例如原始特征的某些幂次方或者交叉项等。这样，就可以使得模型可以拟合更加复杂的决策边界，从而提高预测精度。同时，还可以使用正则化技术，例如L1和L2正则化，来控制模型的复杂度，避免过拟合的发生。
逻辑回归算法如何处理决策边界非线性的情况？
请问逻辑回归算法在处理决策边界具有非线性的情况时，该如何处理呢？我使用该算法在处理数据时发现决策边界不是一条直线，而是曲线或者多个线性的边界，查看了一些资料但还是有点懵。请哪位大佬指点一下，非常感谢！
提问时间：2023-05-20 03:50:29
编辑时间：2023-05-20 03:50:31
提问者：
青铜古屋
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10回答时间：2023-05-20 03:50:34
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