导读 逻辑回归（Logistic Regression）虽然名字中有“回归”，但它其实是一种强大的分类算法！✨ 它通过构建一个Sigmoid函数，将线性回归的结...
逻辑回归（Logistic Regression）虽然名字中有“回归”，但它其实是一种强大的分类算法！✨ 它通过构建一个Sigmoid函数，将线性回归的结果映射到[0,1]的概率区间内，从而实现二分类任务。简单来说，它能帮我们判断某件事情发生的概率有多大，比如邮件是否为垃圾邮件？病人是否患病？
📚 理论篇：逻辑回归的核心在于最大化似然函数，通过梯度下降法优化模型参数。它不仅适用于线性可分数据，还能通过特征工程处理非线性问题。💡
🎯 案例篇：例如，在银行贷款审批中，逻辑回归可以根据客户的收入、信用评分等特征预测其违约概率。通过调整阈值，我们可以平衡精准率与召回率，让决策更科学合理！📈
💻 代码篇：使用Python中的`sklearn`库，几行代码即可完成模型训练和预测。比如加载鸢尾花数据集，用逻辑回归轻松搞定三分类任务！🌸
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