机器学习分类算法：逻辑回归

逻辑回归是一种广泛使用的机器学习分类算法，可用于解决二分类问题。本文将详细介绍逻辑回归算法的原理和实现，并提供相应的源代码。

1. 原理介绍
   逻辑回归是一种基于线性回归的分类算法，在输出层应用了一个称为"逻辑函数"或"sigmoid函数"的激活函数，用于将线性模型的输出转化为概率值。该函数的公式如下：

   sigmoid(z) = 1 / (1 + exp(-z))

其中，z表示线性模型的输出结果。

2. 算法实现
   下面我们将使用Python语言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
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_