逻辑回归模型包括什么

逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习算法。它基于线性回归模型，通过将线性函数的输出映射到一个概率值来进行分类。逻辑回归模型包括以下几个要素：

1. 假设函数：逻辑回归使用一个假设函数来建立输入特征与输出标签之间的关系。假设函数采用线性函数的形式，通过对输入特征进行加权求和，并加上一个偏置项，得到线性预测值。

2. Sigmoid函数：为了将线性预测值映射到一个概率值，逻辑回归使用Sigmoid函数（也称为逻辑函数）。Sigmoid函数将任意实数映射到一个介于0和1之间的概率值，表示样本属于正类的概率。

3. 损失函数：逻辑回归使用交叉熵损失函数来衡量预测值与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数可以有效地度量两个概率分布之间的差异。

4. 参数估计：逻辑回归通过最大似然估计或梯度下降等方法来估计模型的参数。最大似然估计通过最大化观测数据的似然函数来选择最优参数，而梯度下降则通过迭代优化来逐步调整参数以最小化损失函数。

5. 决策边界：逻辑回归模型可以根据设定的阈值将预测概率转化为二分类的输出。通过设定一个决策边界，大于该阈值的样本被划分为正类，小于该阈值的样本被划分为负类。

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