逻辑回归是一种广泛用于分类问题的机器学习算法。它通过预测一个二分类事件发生的概率来进行分类。本文将介绍逻辑回归的基本概念、原理和应用。

基本概念

逻辑回归是一种广义线性模型，它通过一个逻辑函数将线性组合的预测值转换为概率值。逻辑函数通常使用 Sigmoid 函数，其公式如下：

σ(z) = 1 / (1 + e^(-z))

其中，z 是线性组合的预测值，σ(z) 是 Sigmoid 函数。

应用场景

逻辑回归在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 信用评分：预测客户是否会违约。
  • 垃圾邮件检测：判断一封邮件是否为垃圾邮件。
  • 疾病预测：预测患者是否患有某种疾病。
  • 用户行为分析：预测用户是否会进行某种操作。

实践案例

以下是一个使用 Python 和 scikit-learn 库实现逻辑回归的简单示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 创建数据集
X = [[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]
y = [0, 0, 1, 1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

扩展阅读

更多关于逻辑回归的内容，您可以参考以下链接：

Sigmoid Function