spark mllib 中逻辑回归的原始预测是什么？
what is raw prediction in Logistic Regression in spark mllib?
我有 运行 使用 spark mllib 的二元逻辑回归。根据 spark mllib 的文档，RawPrediction 是置信值，我假设 lcl 和 ucl 的概率。我得到 RawPrediction 的 -ve 值。在什么场景下，原始预测值可以是-ve
二进制情况下的原始预测class化是相关class的余量。对于特征向量 X，
原始预测 z = W<sup>T</sup>X
∴ z ⊂ (-∞,+∞)
预测概率=
f(z) = 1 / ( 1 + e<sup>-z</sup>)
f(z) ⊂ [0, 1]
我有 运行 使用 spark mllib 的二元逻辑回归。根据 spark mllib 的文档，RawPrediction 是置信值，我假设 lcl 和 ucl 的概率。我得到 RawPrediction 的 -ve 值。在什么场景下，原始预测值可以是-ve
二进制情况下的原始预测class化是相关class的余量。对于特征向量 X，
原始预测 z = W<sup>T</sup>X
∴ z ⊂ (-∞,+∞)
预测概率=
f(z) = 1 / ( 1 + e<sup>-z</sup>)
f(z) ⊂ [0, 1]