Logistic Regression 是一种广泛用于二分类问题的机器学习算法。它通过最大化似然函数来估计概率分布，从而预测目标变量的类别。

功能特点

  • 简单易用：Logistic Regression 算法简单，易于实现和解释。
  • 可扩展性：可以处理大量数据，并且可以方便地添加新特征。
  • 性能稳定：在许多实际应用中，Logistic Regression 表现出良好的性能。

使用方法

以下是一个简单的 Logistic Regression 使用示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建 Logistic Regression 模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)

相关资源

Logistic Regression