为什么Logistic回归不称为Logistic分类？

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由于Logistic回归是处理分类因变量的统计分类模型，因此为什么不将其称为Logistic分类？不应该将“回归”名称保留给处理连续因变量的模型吗？

regression machine-learning logistic classification terminology

— 伊斯梅尔·加利米（Ismael Ghalimi）
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Logistic回归属于GLM模型系列。

— 斯特凡劳伦

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您可以使用它来回归概率。

— Emre 2014年

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虽然逻辑回归可以通过在返回的概率上引入阈值来肯定地用于分类，但这并不是它的唯一用途-甚至它的主要用途。它是为回归而开发的，并将继续用于与分类无关的回归目的。我认为这仍然是最常用的方法，但是我想这取决于您的观察。

— Glen_b 2014年

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您可能会发现关于逻辑回归开发的这篇文章很有趣，特别是因为它确实提供了一些用于回归技术的问题的感觉。

— Glen_b 2014年

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逻辑回归本身并不是一个分类算法。它只是与决策规则结合的分类算法，可将结果的预测概率一分为二。逻辑回归是一种回归模型，因为它将类成员资格的概率估计为要素的多线性函数（的一种转换）。

弗兰克·哈雷尔（Frank Harrell）在该网站上发布了许多答案，列举了将逻辑回归作为分类算法的陷阱。其中：

如果我没记错的话，他曾经把我指向他的回归策略书，以对这些（以及更多！）要点做进一步的阐述，但是我似乎找不到那个特别的帖子。

— 雪茄
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如果是这样，所有（或大多数）分类器将首先预测概率属于一个类（据我所知），然后将该概率转换为类。不是吗？

— 2014年

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@Outlier反例：SVM根本不计算类概率，它仅测量观测值与超平面之间的距离。

— Sycorax 2014年

@ML中的离群值称为概率分类器；树和随机森林不是，xgboost是-至少具有对数损失）

— seanv507

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$E[Y|X=x]$

$(Y|X=x)$

— 乍得·谢勒
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除了已经提供好的答案之外，另一种观点是Logistic回归预测的概率（连续值）的范围是0到1。

— krish___na
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