逻辑回归在Python中的应用及源代码

逻辑回归在Python中的应用及源代码

逻辑回归是一种常用的分类算法，它在机器学习和数据分析中广泛应用。本文将介绍逻辑回归在Python中的应用，并提供相应的源代码。

逻辑回归的目标是根据输入变量的线性组合，预测离散的输出变量。它的输出是一个介于0和1之间的概率值，表示样本属于某个特定类别的概率。在实际应用中，可以根据设定的阈值将概率值转换为二分类结果。

首先，我们需要导入所需的库。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现逻辑回归算法。以下是导入库的代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics