Logistic回归模型介绍

Logistic回归模型是一种广义线性回归模型，广泛应用于数据挖掘和预测等领域。它主要用于解决二分类问题，可应用于供应链实践中对解释性要求较高的动销预测场景。在集成模型中，Logistic回归模型还可以用于策略选择。

在深入了解Logistic回归模型之前，我们可以先从补货需求预测这个实际问题出发，思考人工如何做预测。通常，预测会涉及多个特征，比如是否为节假日、历史近期订单量和库存货物数量等。人工预测时，会根据经验为这些特征分配权重，并据此进行判断。例如，我们可能认为在节假日前补货需求较大，因此给“是否为节假日”分配较高的权重；同样，近期订单量激增或当前库存不足时，补货的可能性也较大。通过考虑这些因素和对应权重，我们可以大致预测出是否需要补货。

Logistic回归的逻辑与上述人工预测过程相似。它的目标是从数据集中学习特征与补货需求之间的关系，并自动调整各特征的权重。经过训练后，Logistic回归模型可以根据特征的加权求和结果来预测补货需求。这样，在大部分情况下，Logistic回归模型能够更准确地预测补货需求，并为实际业务提供支持。

接下来我们更具体地描述Logistic回归模型的组成部分，主要包括线性部分、与Sigmoid函数复合的部分。线性部分主要是为每个特征分配权重，然后进行加权求和。一旦确定了特征的加权系数，任何一组特征都可以直接计算加权求和后的数值。通过Logistic回归模型发现，如果选择合适的权重，那么在大部分需要补货的日期里，特征加权求和的数值会较大；而在不需要补货的日期里，特征加权求和的数值会较小。因此，对于任意一组特征，只需进行加权求和并判断这个数值的大小，就可以确定是否需要补货。这便是Logistic回归模型的核心思想。

以上内容摘自《智能供应链：预测算法理论与实战》

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