逻辑回归如何处理分类问题中的不确定性？

我正在学习机器学习中的逻辑回归算法，遇到一个问题：在分类问题中，当模型对某一个数据的分类不确定时，逻辑回归应该如何处理呢？例如，当一条短信需要被分类为垃圾短信或正常短信时，这条短信可能包含一些模糊或不确定的词语，导致模型无法准确分类。在这种情况下，该怎样处理不确定性，以提升模型的准确性和可靠性？希望有机器学习领域的大佬能够协助解答，谢谢！

提问时间：2023-06-10 23:30:20 编辑时间：2023-06-10 23:30:22 提问者： 风吹过的草地
  • Thunderbird_Soul
    2

    逻辑回归通常将分类问题转化为二元分类问题。当逻辑回归模型对某一数据的分类不确定时，可以通过设置一个阈值来决定该数据是属于哪一类。如果模型对某一数据的分类为正类的概率小于阈值，则认为该数据属于负类；如果模型对某一数据的分类为正类的概率大于等于阈值，则认为该数据属于正类。通过调整阈值，可以提高模型的准确性和可靠性。同时，可以通过增加训练数据、调整模型参数等方式来提升模型的性能。

    回答时间：2023-06-10 23:30:25
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