1、模型目標函數(shù)
Linear SVM的目標是最大化間隔，即在滿足分類約束的條件下，尋找間隔最大的超平面。而邏輯回歸的目標是最小化對數(shù)損失，通過估計樣本屬于某一類的概率。
2、決策邊界
Linear SVM尋找間隔最大的超平面進行分類，確保每個類別的支持向量到?jīng)Q策邊界的距離最大化。邏輯回歸則通過估計概率來得到?jīng)Q策邊界，形成一個平滑的sigmoid函數(shù)。
3、對異常值敏感度
Linear SVM對異常值比較敏感，因為支持向量直接影響決策邊界。邏輯回歸則相對對異常值不太敏感，因為它基于整體樣本來估計概率。
4、計算復雜度
Linear SVM通常計算復雜度較高，需要解決二次規(guī)劃問題。而邏輯回歸使用梯度下降等優(yōu)化方法，計算復雜度相對較低。
5、模型解釋性
邏輯回歸具有良好的解釋性，可以直接通過權(quán)重解釋每個特征的重要性。Linear SVM的解釋性相對較差，因為它關(guān)注的是支持向量而非整個數(shù)據(jù)集。
常見問答
Linear SVM和LR在分類效果上哪個更好？沒有統(tǒng)一答案，取決于具體數(shù)據(jù)和任務。Linear SVM對某些非線性可分問題更有效，LR則可能在需要概率輸出時更合適。
Linear SVM是否適合多分類問題？是的，通過一對多或一對一的策略，Linear SVM可以應用于多分類問題。
邏輯回歸的計算復雜度是否總是低于Linear SVM?不一定，取決于優(yōu)化算法和具體數(shù)據(jù)集。
Linear SVM的異常值敏感度高是否意味著在噪聲數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差？可能是的，高敏感度可能使Linear SVM在噪聲數(shù)據(jù)上的性能下降。
邏輯回歸的解釋性是否總是比Linear SVM強？通常情況下是這樣，但取決于具體情況和需求。
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