多元logistic回归

多元logistic回归是一种用于多分类问题的回归模型，可以通过对多个自变量进行线性组合来预测多个分类标签的概率。根据引用的思路，可以考虑使用多元logistic回归模型来分类食品的寒热属性。首先，需要建立一个多元logistic回归模型，并使用训练集进行训练。然后，通过模型预测得到的概率值来确定食品的寒热属性。最后，可以通过对模型的准确率进行评估来判断模型的性能。

请注意，以上是一种可能的方法，具体的实现方式可能需要根据数据的特点和具体问题进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [2022福大数学建模赛题B题-多元 Logistic回归分类模型-附Python完整代码](https://blog.csdn.net/qq_50626322/article/details/125143098)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【机器学习】（1）多元回归和logistic回归](https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/123494114)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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