logistic回归算法

Logistic回归算法是一种用于二分类问题的机器学习算法。它通过将输入特征与权重相乘，并将结果传递给一个逻辑函数（如sigmoid函数），来预测样本属于某个类别的概率。具体步骤如下：

1. 收集训练数据集，包括输入特征和对应的标签（0或1）。
2. 初始化权重向量和截距项。
3. 计算线性函数：将输入特征与权重相乘，并加上截距项。
4. 应用逻辑函数（如sigmoid函数）：将线性函数的结果传递给逻辑函数，得到样本属于正类的概率。
5. 定义损失函数：使用交叉熵损失函数来衡量预测值与实际标签之间的差异。
6. 最小化损失函数：使用优化算法（如梯度下降）来调整权重和截距，以使损失函数最小化。
7. 重复步骤4至6，直到达到收敛条件或达到最大迭代次数。
8. 对新样本进行预测：将输入特征带入训练后得到的模型，应用逻辑函数预测其属于正类的概率，并进行分类。

Logistic回归算法简单、高效，并且对于线性可分的问题表现良好。但它主要适用于二分类问题，对于多分类问题需要进行一些改进（如一对多策略）。