选择适合的AI模型：Python实践指南

在当今的人工智能（AI）领域中，有许多不同类型的模型可供选择。选择正确的AI模型对于解决特定问题和实现预期结果至关重要。本文将介绍几种常见的AI模型，并提供使用Python实现的示例代码。

1. 逻辑回归模型（Logistic Regression）

逻辑回归是一种经典的二分类算法，常用于处理离散目标变量的问题。它通过将输入特征映射到概率空间来预测输出结果。逻辑回归模型适用于以下情况：

• 二分类问题：例如判断邮件是否为垃圾邮件。
• 线性可分问题：即可以通过一个超平面将不同类别的样本分开。
• 特征之间具有线性关系的问题。

以下是使用Python实现逻辑回归模型的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型对象
model = LogisticRegression()

# 训练模型