目录 逻辑回归的损失函数 逻辑回归的API 逻辑回归就是解决二分类问题的利器，比如：是否为垃圾邮件。 逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，它的目标是通过对输入特征的线性组合应用一个逻辑函数（也称为sigmoid函数）来预测输入属于两个类别之一的概率。 sigmoid函数： 即将一组不同的特征值输入，利用sigmoid函数计算，得到一个值，这个值代表为正的概率（以0.5为阈值）大于0.5为A，小于0.5为B（类别）。 逻辑回归的损失函数 逻辑回归的损失函数：对数似然损失
本文介绍了逻辑回归在二分类问题中的应用，包括其使用sigmoid函数预测概率、对数似然损失函数的计算以及sklearn库中的LogisticRegressionAPI。通过GridSearchCV实现参数C的网格搜索优化，以提高模型性能。
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