机器学习：基于逻辑回归对优惠券使用情况预测分析

机器学习：基于逻辑回归对优惠券使用情况预测分析

作者：i阿极

作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页

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1、实验目的

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
在这个信息爆炸的时代，如何高效处理数据并利用数据推动决策显得尤为重要，这便是人们通常所说的“数据分析”。与数据分析相伴而生的机器学习（Machine Learning），有些人可能会感到陌生，然而说到战胜了众多人类围棋高手的智能机器人AlphaGo，想必大多数人都有所耳闻。AlphaGo背后的原理支撑就是机器学习，它通过模拟人类的学习行为，不停地分析海量的围棋数据，发现数据背后的规律，从而在已有条件下做出最为理性的决断，这个过程充满了机器美学。

2、实验原理

逻辑回归模型虽然名字中有回归两字，其本质却是分类模型。

分类模型与回归模型的区别在于其预测的变量不是连续的，而是离散的一些类别，以最常见的二分类模型为例，分类模型可以预测一个人是否会违约、客户是否会流失、肿瘤是属于良性肿瘤还是恶性肿瘤等

逻辑回归模型的算法原理中同样涉及了之前线性回归模型中学习到的线性回归方程：

上面这个方程是预测连续变量的，其取值范围属为负无穷到正无穷，而逻辑回归模型是用来预测类别的，比如它预测某物品是属于A类还是B类，它本质预测的是属于A类或者B类的概率，而概率的取值范围是0-1，因此我们不能直接用线性回归方程来预