逻辑回归分类模型的引入

逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型，它的名字来源于其输出的概率形式基于sigmoid函数，这是一种S形曲线，用于将连续数值转换到0到1之间的概率估计。在分类模型中，逻辑回归特别适用于变量之间存在线性关系的情况，并且对异常值相对鲁棒。

逻辑回归的引入主要基于以下几个原因：
1. 简单性和解释性：逻辑回归的数学模型直观易懂，它的系数可以直接解读为特征对于预测目标的影响程度。
2. 准确性和效率：对于许多小规模数据集，逻辑回归能够提供较好的预测效果，并且计算速度快。
3. 统计学基础：它本质上是一个广义线性模型，可以扩展到更复杂的链接函数和误差结构。

逻辑回归的主要流程是：
1. 数据准备：收集输入特征和目标变量。
2. 模型设定：假设目标变量是对某个线性组合的函数，加上一个截距项，经过sigmoid函数映射成0到1的概率。
3. 参数估计：通过最大似然估计或梯度下降法找到最优的模型参数，使得模型预测结果最接近实际标签。
4. 验证与评估：使用交叉验证方法评估模型在新数据上的性能，比如准确率、精确率、召回率等指标。