Python逻辑回归小案例教程

什么是逻辑回归？逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛用于分类问题的统计方法，尽管它的名字中包含“回归”，但它实际上是一种分类算法，而不是回归算法。

一、基本概念

• 用途：逻辑回归主要用于二分类问题，即预测目标变量有两个可能的类别（例如，是/否、真/假、1/0）。
• 线性模型：逻辑回归基于线性模型，但它使用一个逻辑函数（通常是Sigmoid函数）将线性模型的输出转换为概率。
• Sigmoid函数：Sigmoid函数将任意实数值映射到(0, 1)区间内，公式为：

•         其中，$ P(y=1 \mid x) $ 是给定输入特征 $ x $ 时，目标变量 $ y $ 为1的概率。
• 工作原理：
  • 模型训练：
    • 在训练过程中，逻辑回归通过最大化似然函数来估计模型参数（即权