python机器学习--逻辑回归算法原理

逻辑回归是一种二分类算法，它的原理是通过构建一个线性方程，将输入特征与输出结果之间的关系建立起来，然后通过sigmoid函数将线性方程的结果映射到0-1之间，从而得到一个概率值，进而进行分类。在实现过程中，通常使用最大似然估计来确定模型的参数，使得模型的预测结果与实际结果的误差最小化。逻辑回归算法的特点是结果具有可解释性，只能预测二分类，相比朴素贝叶斯和knn算法，逻辑回归效果更好，但耗时更久。