Spark MLlib模型训练—分类算法Multinomial Logistic Regression
Spark MLlib模型训练—分类算法Multinomial Logistic Regression
多项逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）是对二项逻辑回归（Binary Logistic Regression）的扩展，适用于多分类问题。当目标变量不再是二分类（如 0 或 1），而是多于两个类别（如 A, B, C），多项逻辑回归便成为了适用的选择。
在机器学习与统计学领域中，多项逻辑回归在诸多场景下发挥着重要作用，如文本分类、手写数字识别、图像分类等。与二项逻辑回归类似，多项逻辑回归基于线性模型，但其核心区别在于输出类别不再局限于两个，而是扩展至多个。
在 Spark MLlib 中，LogisticRegression 既支持二项逻辑回归，也支持多项逻辑回归。本文将以多项逻辑回归为主题，从算法原理、实现方法、Scala 代码示例、结果解读等方面进行详尽剖析。
1. 多项逻辑回归的原理
在多项逻辑回归中，模型需要处理多个类别的情况。假设我们有 ( K ) 个类别（ ( K > 2 )），多项逻辑回归的目标是计算每个类别的概率。为此，