Python 逻辑回归：开启分类问题的智慧之门

一、逻辑回归的魅力之源

在机器学习的璀璨星空中，逻辑回归宛如一颗耀眼的明星，照亮了分类问题的求解之路。它之所以备受青睐，是因为其独特的理论架构和广泛的适用性。逻辑回归虽名为 “回归”，但本质上是一种用于分类的强大算法。它巧妙地将线性关系与分类任务相结合，通过构建一个概率模型，来预测样本属于某个类别的可能性。这种对概率的估计能力，使得它在众多领域中脱颖而出。例如，在医疗诊断中，可预测患者是否患有某种疾病；在金融领域，能判断客户是否会违约；在市场营销方面，可预估消费者是否会购买某产品。

二、逻辑回归的理论基础

（一）逻辑函数（Sigmoid 函数）

逻辑回归的核心是逻辑函数，也称为 Sigmoid 函数。其数学表达式为：

其中， 是输入的线性组合，通常表示为 ，这里