理解与应用：逻辑回归在风控模型中的实战解析
本文介绍了逻辑回归在借贷风险评估中的应用，详细阐述了逻辑回归算法的工作原理，包括Sigmoid函数的角色。内容涵盖数据收集与处理、特征工程、特征选择、模型构建和评估。此外，还提到了模型训练营中的课程设置，帮助学习者通过实际项目提升建模能力。
在真实工作场景中，有多种算法依据借贷数据集建立模型，主要使用的算法有逻辑回归、神经网络、决策树、贝叶斯信念网、GBDT算法等，本系列文章旨在为刚入门和对模型感兴趣的同学介绍传统风控模型算法之一——逻辑回归。
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逻辑回归算法
逻辑回归(LogisticRegression)又称为逻辑回归分析，经常被用于分类，是常用的预测算法之一。通过学习历史数据的特性预测新数据的表现结果。
例如，可以将放贷概率设定为因变量，将用户的自身属性以及行为特征属性，例如家庭人员数量、婚姻状况、年龄、同一页面停留时间等设定为自变量，根据这些特征属性预测放贷的概率。
统计学家开发了逻辑函数，也被称为sigmoid函数。
用于描述生态中人口增长的特性，迅速上升并最大限度地发挥环境的承载能力。这是一个S形曲线，它可以取任何实数值并将其映射到0到1之间的值，但不会完全处于这些极限值。逻辑回归可以认为是因变量可以进行二分类时的回归分析。
像所有回归分析一样，逻辑回归是预测分析。Logistic回归用于描述数据并解释一个定性变量（取值0或1）与一个或多个名词、序数、区间或比率相关变量之间的关系。它可以应用于借贷事件的发生某些事件的概率，例如美国FICO的信用评分卡模型就是基于逻辑回归建立的。
线性回归方程
将线性回归方程代入上述Sigmoid函数,即得到逻辑回归方程:
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