logic逻辑回归文本分类算法

逻辑回归分类器是一种基于线性模型的分类算法。在文本分类中，逻辑回归分类器通常使用词袋模型来表示文本，即将文本看作是词汇表中的一组词的集合。该算法通过将每个单词的权重与文本中出现的频率相乘，得出文本的特征向量。然后，通过将特征向量与一个权重向量相乘并加上一个偏置项，得出文本属于每个类别的概率。最终将其分配给概率最高的类别。逻辑回归分类器的优点是简单易用，适用于二分类和多分类问题。但是，它不太适用于处理高度非线性的分类问题。