Logistic 回归教程

Logistic 回归是机器学习中一种常用的分类算法，它可以帮助我们预测一个二分类问题的结果。本文将介绍 Logistic 回归的基本概念、原理以及实现方法。

基本概念

Logistic 回归是一种逻辑回归模型，用于预测二分类问题。其基本思想是使用一个逻辑函数（Sigmoid 函数）将线性回归模型的输出转换为概率值。

原理

Logistic 回归的原理如下：

1. 线性回归模型：给定一个特征向量 $x$，线性回归模型会将其映射到一个实数值 $y$。
2. Sigmoid 函数：Sigmoid 函数可以将线性回归模型的输出压缩到 [0, 1] 的范围内，表示事件发生的概率。
3. 损失函数：Logistic 回归使用交叉熵损失函数来衡量模型预测值与真实值之间的差异。

实现方法

以下是一个使用 Python 实现的 Logistic 回归的简单示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])

# 创建 Logistic 回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
print(model.predict([[3, 4]]))

扩展阅读

• 线性回归

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