逻辑回归的基本原理实现demo

逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计方法，尤其是二分类问题。尽管名称中包含“回归”二字，但逻辑回归实际上是一种分类算法。它的基本原理是利用概率模型来预测一个事件发生的概率，并通过一个逻辑函数（通常是Sigmoid函数）将线性回归模型的输出映射到0和1之间，这样就可以解释为概率。 在实现逻辑回归的demo中，我们通常遵循以下步骤： 1. **数据准备**：首先，我们需要收集和准备数据集，该数据集应包含特征变量和一个二元的分类标签（通常是0和1）。数据预处理包括处理缺失值、标准化或归一化特征值等。 2. **模型构建**：逻辑回归模型可以表示为 `p(y=1|x) = 1 / (1 + e^-(β0 + β1*x1 + β2*x2 + ... + βn*xn))`，其中 `p(y=1|x)` 是给定特征向量 `x` 下样本属于正类的概率，`β0, β1, ..., βn` 是模型参数，`e` 是自然对数的底数。 3. **参数估计**：逻辑回归通过最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）来估计