逻辑回归是一种常用的分类算法，它通过学习输入特征和输出类别之间的关系，对数据进行分类。以下是一个简单的逻辑回归教程。
基本概念
逻辑回归的目标是预测一个二分类问题，例如邮件是否为垃圾邮件，或者一篇新闻是否为负面新闻。
特征和标签
- 特征：输入数据中的各个属性，例如邮件的标题、正文等。
- 标签：预测的结果，例如垃圾邮件或非垃圾邮件。
模型构建
- 选择模型参数：例如，选择线性回归模型作为基础模型。
- 选择损失函数：例如，使用交叉熵损失函数。
- 训练模型：使用训练数据集来训练模型，调整模型参数。
- 评估模型：使用测试数据集来评估模型性能。
代码示例
以下是一个简单的逻辑回归代码示例：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
更多资源
想要了解更多关于逻辑回归的知识，可以访问逻辑回归详细教程。
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