sklearn中分类算法Logistic Regression

Logistic Regression（逻辑回归）是一种分类算法，主要用于二分类问题。其基本思想是将输入特征和权重线性组合起来，然后通过一个sigmoid函数将结果映射到0和1之间，即得到预测结果。

在sklearn中，可以使用LogisticRegression模型来实现逻辑回归算法。该模型提供了多种参数设置，例如正则化项系数、最大迭代次数、优化算法等。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用LogisticRegression模型进行二分类任务：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 构造数据
X = [[0.5, 1], [1, 1], [1.5, 2], [3, 4], [4, 3], [5, 3]]
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1]

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
X_new = [[2, 2], [3, 3]]
y_new = model.predict(X_new)
print(y_new)

在上述代码中，我们首先构造了一个二分类任务的数据集，然后使用LogisticRegression模型拟合数据，最后使用模型对两个新数据进行预测。运行代码后，可以得到预测结果为[0, 1]，分别代表两个新数据的类别。