[特殊字符] 第七讲 | Logistic 回归在二分类问题中的建模实践

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✍️ 作者：平常心0715
🔍 本讲关键词：Logistic回归、二分类、建模预测、处理识别、R语言实操

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一、Logistic 回归到底是啥？

Logistic 回归是一种用于二分类问题的广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM），目标是预测样本属于某一类别的概率，比如：

• 土壤是否被污染？（是 / 否）

• 样地是否响应施肥？（响应 / 不响应）

• 作物是否病害发生？（发生 / 未发生）

📌 公式表达如下：

P(Y=1∣X)=11+e−(β0+β1X1+β2X2+⋯+βnXn)P(Y = 1 | X) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \dots + \beta_nX_n)}}

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二、Logistic 回归在科研中的实际应用

场景	说明
土壤污染识别	预测土样是否超标
样地响应建模	判断某一施肥处理是否显著响应
作物健康分类	判断作物是否病害、倒伏等
水文监测