●使用pytorch实现logistic回归（即最简单的神经网络回归）。 ●回归问题：拟合数据： (选取合适的区间) ●分类问题：生成随机样本点，采用标准数据集【

在PyTorch中实现Logistic回归，可以将其看作是一个基础的神经网络模型，虽然它实际上不是一个典型的深度学习模型。以下是步骤概述：

**1. 导入所需的库**:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.datasets import make_classification

**2. 创建数据集**:
对于回归问题，你可以使用`sklearn.datasets.make_regression`，比如选择(0,1)范围内的线性数据：

X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=1, noise=0.1, random_state=42)
X = X.view(-1, 1).float()  # 将一维数组转化为二维张量
y = y.reshape(-1, 1).float()

对于分类问题，可以用`make_classification`生成随机样本：

X_class, y_class = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

**3. 定义Logistic回归模型**

class LogisticRegression(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, 1)

    def forward(self, x):
        return torch.sigmoid(self.linear(x))

model = LogisticRegression(X.shape[1])

**4. 定义损失函数和优化器**

criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() if is_binary_classification(y_class) else nn.MSELoss()  # 根据问题类型选择适当的损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

**5. 训练模型**

num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(X)
    loss = criterion(outputs, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印训练信息
    print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}")

**相关问题--:**
1. 如何处理非二元分类问题的损失函数？
2. Logistic回归适用于什么样的场景？
3. PyTorch中如何评估模型性能？