Logit模型的概述?

Logit模型是一种基于概率的回归模型，其中无论给定多少输入变量，输出结果都是一种概率。Logit模型的使用非常广泛，常用解决的问题是分类性问题，例如选择一种特定的行为(是或者否，做或者不做)，以及对事件或对象进行分类等。Logit模型通过对变量和结果之间的关系进行建模来实现。该模型首先将多种指标归入一个参数组中，然后利用最大似然方法拟合出这些参数，最终得出各参数组下每个样本结果出现的概率。在解决分类问题时，Logit模型可以根据它们的预测概率返回不同结果，从而对决策进行分类。Logit模型的优点在于它只需要一半的数据就可以反映出分类的现象，另外它也可以考虑多个变量之间的相互关系，尽管只有少量数据。拓展知识：Logit模型也可以用于多项式分类问题，这意味着它可以给出多个输出结果的概率，而不仅仅是“是-否”的情况。此外，Logit模型也可以用于多类分类，即在输出中有多个分类，而不仅仅是两个分类。