介绍逻辑回归

逻辑回归是一种二分类模型，用于预测一个样本属于两个类别中的哪一个。

逻辑回归的原理

逻辑回归的主要思想是利用 sigmoid 函数将线性模型的输出映射到 [0, 1] 的概率区间，根据概率大小判断所属类别。

sigmoid 函数定义如下：

$$y = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$

其中 $z=w_0x_0+w_1x_1+...+w_nx_n$ 为线性回归模型的输出。

毫升 | 为什么分类中的逻辑回归？

逻辑回归常用于分类，特别是二分类模型。它的应用很广泛，例如信用卡欺诈检测、推荐系统等等。

逻辑回归也是一种简单但有效的分类算法，它可以进行快速的计算和预测，并且可以处理非线性关系。此外，逻辑回归还能够提供数据中每个变量的重要性，这对于理解数据和为进一步分析打下基础非常重要。

使用 Python 进行逻辑回归分类也非常简单，可以使用 scikit-learn 库。下面是一个使用逻辑回归分类 Iris 数据集的示例代码：

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

# Load data
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Train model
clf = LogisticRegression(random_state=0)
clf.fit(X, y)

# Predict
print(clf.predict(X[:2, :]))
print(clf.predict_proba(X[:2, :]))

本例代码使用 Iris 数据集进行分类，并且使用了 scikit-learn 库的 LogisticRegression 类。这个类可以很方便地训练和预测逻辑回归模型，输出结果为所属类别和概率。

结论

逻辑回归是分类中的一种经典算法，具有计算速度快、预测准确、可解释性强等特点。同时，它也提供了分析数据和理解数据的基础，因此在实际应用中受到广泛欢迎。