Logistic Regression 机器学习教程

Logistic 回归是一种广泛用于分类问题的机器学习算法。它通过建立一个数学模型，来预测某个事件发生的概率。本文将介绍 Logistic 回归的基本概念、原理以及实现方法。

基本概念

Logistic 回归是一种广义线性模型，用于预测二元分类问题。它通过一个 S 型（sigmoid）函数将线性组合的输入值映射到 0 和 1 之间，从而表示事件发生的概率。

原理

Logistic 回归的原理可以通过以下公式表示：

P(y=1|x;θ) = σ(θ^T * x)

其中，P(y=1|x;θ) 表示在给定特征 x 和参数 θ 的情况下，事件 y 发生的概率；σ 是 S 型函数，θ 是模型参数。

实现方法

以下是一个使用 Python 和 Scikit-learn 库实现 Logistic 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

# 假设 X 是特征矩阵，y 是标签向量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建 Logistic 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(f"模型准确率：{accuracy}")

扩展阅读

想要了解更多关于 Logistic 回归的知识，可以参考以下教程：

• Scikit-learn 官方文档 - Logistic Regression

Logistic Regression