本篇延續羅吉斯迴歸的分類概念，帶你認識其他常見的分類模型，包括 KNN、SVM、貝氏分類與決策樹。文章不談公式與數學推導，而是從「模型在想什麼」出發，用生活化比喻說明各模型的判斷邏輯與特性差異，幫助你在看到題目描述時，能快速辨認適合的模型類型。適合剛入門的讀者，建立分類模型的整體輪廓與直覺判斷能力。

職場

國際

投資理財

以行動支持創作者！付費即可解鎖

學習

AI-900 認證輔導

AI 應用規劃師

這是一個關於「理解」與「實作」的學習沙龍。
我會分享程式與 AI 認證的學習脈絡，拆解考點背後的邏輯，
幫助學習者在快速變動的科技環境中，建立真正可用的能力。
這個沙龍適合：
・正在準備程式或 AI 相關認證的人
・剛開始學程式，卻覺得觀念零散的人
・轉職中，希望打好基礎、不想只追流行名詞的人

書子 的 AI 應用筆記

模型

決策

條件

支援

邊界

機率

距離

核心

考試

B 航線｜羅吉斯迴歸之外，還有哪些常見分類模型？

如果依變項並非連續變項時，就可以改用羅吉斯迴歸。接下來本文將介紹勝算、勝算比、計算範例、二元/順序/多項式羅吉斯迴歸分析範例和SPSS操作方法。


職場產業

<div class="draft-block draft--p left">版主您好，請問可以再細說「二元Logistic」的部分嗎？</div>
<div class="draft-block draft--p left">因為沒有看到原始資料，所以閱讀輸出表格的解釋有點吃力。比較好奇的是羅吉斯迴歸輸出的最後那張表—方程式中的變數，若是多組做LR，每組第一列沒有B、S.E.、Exp(B)的那列，是表示什麼意思呢？我的理解是這組的組間若p&lt;0.05、0.01、0.001，就具有顯著差異（是這樣嗎?），再煩請您解答，謝謝！</div>

統計分析 × 學術生涯

文章內容以圖像式和步驟化方式，教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus)，執行多種統計方法。