建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

假设我们有一个包含两个特征（x1和x2）和一个二元目标变量（y）的数据集。我们可以使用逻辑回归模型来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系。

逻辑回归模型的一般形式是：

p(y=1|x1,x2) = σ(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x1x2)

其中，σ是sigmoid函数，β0、β1、β2和β3是需要估计的系数。

这个方程表达的是当x1、x2和x1x2的值给定时，y等于1的概率。我们可以通过最大化似然函数来估计模型参数，或者使用梯度下降等优化算法来最小化成本函数来实现此目的。