logistic算法思想

Logistic回归算法是一种分类算法，它的核心思想是通过建立一个逻辑回归模型，来预测一个事件的发生概率。该算法是一种有监督的学习算法，其基本思想是将数据样本分为不同的类别，然后根据已知的数据样本来训练模型，从而实现对新的数据进行预测。

在Logistic回归中，我们假设目标变量服从二项分布，然后通过最大似然估计来确定模型的参数。具体地，我们先将所有的特征值通过线性加权的方式进行组合，得到一个线性预测值，然后将这个预测值通过一个sigmoid函数来转化成一个概率值，该概率值表示目标变量为1的概率。最后，我们将该概率值与一个阈值进行比较，如果概率值大于阈值，则预测目标变量为1，否则预测目标变量为0。

Logistic回归算法具有简单、易于实现的优点，同时也可以处理非线性关系，因此被广泛应用于各种领域，如医学、金融、市场营销等。