什么是二元logistic回归

二元 logistic 回归是一种常用的二分类算法，它可以用于预测一个二元变量的概率（例如，某个病人是否患有某种疾病）。回归模型将一组自变量和一个因变量联系起来，通过对自变量进行特定的变换来预测因变量的取值。在二元 logistic 回归中，因变量是二元的，取值为0或1。该模型通过估计一个 sigmoid 函数来预测概率值，这个 sigmoid 函数通常被称为 logistic 函数。最终的预测结果是将概率值转化为0或1，当概率大于0.5时预测值为1，否则为0。二元 logistic 回归可以应用于医学、金融、社会科学等领域。