Python 机器学习：逻辑回归教程

逻辑回归是一种广泛使用的预测模型，尤其在分类问题中。本文将为您介绍逻辑回归的基本概念、原理以及如何在 Python 中实现。

逻辑回归简介

逻辑回归（Logistic Regression）是一种通过逻辑函数来预测目标变量概率的回归模型。它通常用于二分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件、客户是否会购买产品等。

逻辑回归原理

逻辑回归的核心是逻辑函数，也称为 Sigmoid 函数。Sigmoid 函数将线性组合的输入值映射到 0 和 1 之间，表示某个事件发生的概率。

import numpy as np

def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

Python 中的逻辑回归

在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现逻辑回归。

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)

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