本文详细介绍了Logistic回归模型的原理，包括基本思想、Sigmoid函数和模型表达式。通过Python的scikit-learn库展示了模型的实现，并列举了其在金融风险评估、医学诊断、市场营销和社交网络分析等多个领域的应用案例。
Logistic回归模型（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。它适用于分类问题，特别是二分类问题，即将样本数据分为两个类别。本篇文章将介绍Logistic回归模型的原理、实现和应用，并提供相应的源代码。
一、原理简介
1.1 基本思想
Logistic回归的基本思想是利用线性回归模型的输出结果经过一个非线性函数（称为Sigmoid函数或Logistic函数）进行转化，使得模型的输出值在0到1之间，可以看作概率值。通过设定一个阈值，我们可以将预测值映射为两个类别中的一个。
1.2 Sigmoid函数
Sigmoid函数是Logistic回归模型中常用的非线性函数，定义如下：
h ( z ) = 1
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