logistic回归模型的一般形式

logistic回归模型的一般形式
logistic回归模型是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。

其一般形式可表达为：logit(p) = α+β1*X1+β2*X2+β3*X3+.....+βk*Xk。

其中，logit(p)表示Y的对数发生比，p为Y事件发生的概率；α为常数项，βi（i=1，2，3，...，k）为自变量Xi的回归系数。

与传统的线性回归模型不同，logistic 模型中的因变量是分类变量而不是连续变量。

它反映了自变量对因变量的线性影响，常用于探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

在实际应用中，logistic 回归模型的形式可能会根据具体问题和数据特点进行调整和扩展。