逻辑回归是机器学习中最基础且重要的分类算法之一，常用于二分类问题。尽管名字中有“回归”，但它本质上是概率型线性分类器，通过预测样本属于某一类的概率来实现分类。
📌 核心概念
- S型函数（Sigmoid Function）：将线性输出映射到0-1区间，表示概率
- 损失函数（Loss Function）：使用交叉熵损失优化模型参数
- 梯度下降：通过迭代更新权重，最小化损失函数
🧪 应用场景
✅ 医疗诊断：判断患者是否患病（如癌症检测）
✅ 垃圾邮件分类：识别邮件是否为垃圾邮件
✅ 用户行为预测：预测用户是否会点击广告
👉 了解更多分类算法对比：分类算法实战指南
🧾 代码示例（Python）
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成模拟数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_classes=2, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)
📚 推荐学习路径
- 先掌握线性回归基础：机器学习入门：线性回归
- 深入理解概率与统计基础：概率论核心概念
- 实战项目：逻辑回归应用案例