logistic回归流程

逻辑回归是一种用于处理分类问题的回归算法。它通过将数据分为两类，并给出相应的概率来进行分类。逻辑回归的流程可以分为训练阶段和预测阶段。

在训练阶段，我们需要使用带有标签的大量数据来训练模型。模型会根据这些输入数据来调整自己的参数W，以达到一个较佳的状态。

在预测阶段，我们使用已经训练好的模型来进行预测。我们将没有标签的数据输入到模型中，模型会根据自己的参数来输出预测结果。

总结一下，逻辑回归的流程包括以下几个步骤：
1. 导入数据：将需要使用的数据导入到程序中。
2. 数据划分：将数据分为训练集和测试集，用于训练和评估模型。
3. 基线表生成：在训练阶段，我们需要生成基线表，即训练集的标签。
4. LASSO回归：使用LASSO回归方法对数据进行特征选择，选择对分类有重要影响的特征。
5. 批量单因素logistic：使用单因素logistic回归模型进行批量训练和预测。
6. 多因素logistic：使用多因素logistic回归模型进行训练和预测。
7. 列线图：绘制列线图来可视化模型的性能。
8. ROC曲线：绘制ROC曲线来评估模型的分类性能。
9. 校准曲线：绘制校准曲线来评估模型的预测准确性。
10. DCA：使用决策曲线分析（DCA）方法来评估模型的效用。