机器学习逻辑回归原理

逻辑回归是一种常用的机器学习方法，用于解决分类问题。它通过计算输入特征与权重之间的线性组合，并将结果输入到一个称为sigmoid函数的非线性函数中，以获得一个介于0和1之间的概率值。这个概率值可以表示样本属于某个类别的可能性。

逻辑回归的原理可以概括为以下几个步骤：

1. 假设我们有一个训练集，其中包含一些带有标签的样本数据。每个样本都有一组特征值和一个类别标签。

2. 我们使用训练集中的样本数据来拟合一个逻辑回归模型。这意味着我们要找到一组最佳的权重值，使得模型的预测结果与实际标签尽可能地接近。

3. 在训练过程中，我们使用梯度下降算法来最小化一个称为“损失函数”的目标函数。损失函数衡量模型预测与实际标签之间的差异。

4. 逻辑回归使用一个称为“sigmoid函数”的非线性函数来转换线性组合的结果为概率值。sigmoid函数的输出在0和1之间，可以表示为样本属于某个类别的概率。

5. 一旦我们训练好了逻辑回归模型，我们可以使用它来对新的样本进行分类预测。我们通过将输入特征与训练得到的权重进行线性组合，并将结果输入sigmoid函数中，得到预测的概率值。

逻辑回归的优点包括计算效率高、模型简单、解释性强等。然而，它也有一些缺点，例如对于非线性关系的建模能力有限。在应用逻辑回归时，需要根据具体问题和数据集的特点来评估其适用性。

（参考资料：https://blog.csdn.net/hellozhxy/article/details/80885899 https://blog.csdn.net/qq_43116030/article/details/104344904 https://zhuanlan.zhihu.com/p/65349652）