Logistic回归用于预测分类问题

Logistic回归是一种广义的线性回归模型，常用于解决分类问题。与线性回归不同，Logistic回归的预测结果是离散的，通常是二元分类（例如判断某个病人是否患病）或多元分类（例如将文本分类到不同的类别）。Logistic回归通过使用Logistic函数（也称为Sigmoid函数）将线性函数的输出映射到0和1之间，从而得到分类的概率。这种模型非常适用于具有二分类或多分类标签的问题，以及具有线性决策边界的问题。Logistic回归的应用广泛，例如在数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域。