ロジスティック回帰の重みを計算するには？

Question

機械学習の問題にロジスティック回帰を使用したいと思います。このアルゴリズムは、P（y = 1）= 1 /（1+ e^- （b0 + b1 x1 + b2 x2 +⋯+ bn xn）））です。あなたはどのようにb0、b1、...、bnを計算しますか？

このテーブルは、トレーニングセットである場合には、式B1とB2、B0何ですか？そして、それをどうやって計算しますか？

p（y = 0）> p（y = 1）のとき、新しいオブジェクトの予測クラスは0ですか？

Answer 1

非常に短い答えは、通常あなたのモデルの点でlikelihood functionを定義し、その結果の尤度関数（通常は対数尤度を使用する）が最大になるように重みを設定することです。 When is logistic regression solved in closed form? を参照してください。