数学建模逻辑回归python

逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类问题。它基于原生Python实现的步骤如下：

1. 数据处理：首先，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等。
2. 参数初始化：初始化逻辑回归模型的参数，包括权重和偏置。
3. 定义损失函数：使用逻辑回归的损失函数（交叉熵损失函数），根据实际情况选择合适的损失函数。
4. 梯度下降法：使用梯度下降法来最小化损失函数，以更新模型的参数，使得模型能够更好地拟合数据。
5. 预测：使用训练好的模型进行预测，根据预测结果判断样本的类别。

通过以上步骤，可以用原生Python实现逻辑回归算法。