Introduction to Logistic Regression in Python with scikit-learn

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

机器学习（Machine Learning）已经成为当今最热门的领域之一。在数据量越来越大、计算资源的增加，以及越来越多的人们对机器学习的需求不断提高的背景下，机器学习在各个行业中发挥着越来越重要的作用。在许多情况下，机器学习可以帮助企业解决实际问题，从而实现更高效的决策支持和产品创新。

对于初级学习者来说，机器学习是一个十分复杂的领域，涵盖的内容繁多且交叉，因此，掌握机器学习的方法、技巧，并能够系统地运用到实际项目中去，将有助于加深对该领域的理解和实践能力。而对于具有一定工作经验、有扎实的数学功底和编程基础的专业人员来说，则需要更进一步地了解机器学习的理论基础和算法实现，才能更好地将它应用到自己的工作中，帮助企业更有效地实现业务目标。

本文试图通过教授机器学习算法中的一种——逻辑回归（Logistic Regression），并基于Python语言的Scikit-learn库实现相应的代码。

机器学习算法一般都存在一些共性特点，例如输入数据的维度、输出结果的范围、迭代优化算法等等。因此，掌握机器学习算法的核心原理、结构及应用方法，同样也能帮助读者理解其他类型的机器学习算法，并应用到自己的实际项目中。同时，本文所介绍的内容也适用于其他类型的机器学习算法，如分类树算法&#x