机器学习分类算法 - 逻辑回归

逻辑回归是一种常用的机器学习分类算法，用于将输入数据分为两个或多个类别。它是一种广义线性模型，通过对输入特征的线性组合应用逻辑函数来进行分类预测。逻辑回归常被用于二分类问题，但也可以扩展到多分类问题。

逻辑回归的核心思想是通过拟合一个逻辑函数来预测输出的概率。逻辑函数（也称为sigmoid函数）将任意实数映射到一个范围在0和1之间的值。这个范围内的值可以被解释为属于某个类别的概率。具体而言，逻辑函数的公式如下：

h(x) = 1 / (1 + exp(-z))

其中，h(x)是预测的概率，z是输入特征的线性组合。在逻辑回归中，我们通过最大化似然函数来拟合模型参数，从而找到最佳的决策边界。

接下来，让我们使用Python来实现逻辑回归算法。首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection im