逻辑回归教程

逻辑回归是一种常用的机器学习算法，主要用于分类问题。本文将介绍逻辑回归的基本概念、原理和实现方法。

1. 逻辑回归的基本概念

逻辑回归是一种概率预测模型，它通过一个逻辑函数（通常是Sigmoid函数）将线性模型的输出转换成概率值。

2. 逻辑回归的原理

逻辑回归的核心是逻辑函数，其公式如下：

$$ P(Y=1|X) = \frac{1}{1+e^{-(\beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + ... + \beta_nX_n)}} $$

其中，( P(Y=1|X) ) 表示在给定特征 ( X ) 的条件下，目标变量 ( Y ) 为1的概率；( \beta_0, \beta_1, \beta_2, ..., \beta_n ) 是模型的参数。

3. 逻辑回归的实现

以下是使用Python和Scikit-learn库实现逻辑回归的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print("模型准确率：", score)

4. 扩展阅读

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