一 起因

邏輯回歸是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于分析一組自變量與二元因變量之間的關(guān)系。?該方法的目的是根據(jù)輸入變量的值找到能夠描述特定結(jié)果概率的最佳擬合模型。這個(gè)方法可以用于天氣預(yù)測(cè)，疾病預(yù)測(cè)等方面（雖然預(yù)測(cè)能力有限）。

二?正文2.1 算法解析

邏輯回歸是一種分類(lèi)算法，可以簡(jiǎn)單分為四步

首先，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立回歸公式。

隨后，利用回歸公式將輸入變量轉(zhuǎn)換為特定值。

接著，通過(guò)邏輯函數(shù)（也稱(chēng)為 sigmoid 函數(shù)）將特定值映射到 0 到 1 之間的概率值。

最后，通過(guò)概率值估計(jì)該變量分屬于兩個(gè)類(lèi)別之一的概率（例如，通過(guò)/失敗、是/否等）。

2.2 算法優(yōu)點(diǎn)

邏輯回歸的優(yōu)點(diǎn)之一是簡(jiǎn)單易行。它的輸出可以用有意義的方式解釋為屬于某個(gè)類(lèi)別的概率。?另外，邏輯回歸還可以處理定量和定性輸入變量。

2.3?算法缺點(diǎn)

然而，邏輯回歸有一些局限性。

主要缺點(diǎn)之一是它假設(shè)輸入變量與優(yōu)勢(shì)比的對(duì)數(shù)之間存在線(xiàn)性關(guān)系。如果輸入變量和結(jié)果變量之間存在非線(xiàn)性或者非常復(fù)雜的關(guān)系，邏輯斯蒂回歸也達(dá)不到較好的效果。?

主要缺點(diǎn)之二，對(duì)于高度相關(guān)的輸入變量或結(jié)果變量中存在罕見(jiàn)事件（即不平衡類(lèi)別），邏輯回歸可能表現(xiàn)不佳。

2.4?算法可視化

三?慣例小結(jié)

總體而言，邏輯回歸是解決二元分類(lèi)問(wèn)題的有用工具，尤其是當(dāng)輸入變量與結(jié)果變量具有線(xiàn)性關(guān)系時(shí)。?但是呢，這類(lèi)算法能夠解決的問(wèn)題非常有限，因此，不適于復(fù)雜問(wèn)題的分析。

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五 封面圖?