逻辑回归是分类还是回归？

逻辑回归是一种分类算法，尽管有“回归”这个词，但它实际上是一种用于二元分类（也可以扩展到多元分类）的模型。其本质是一种概率模型，通过对输入特征进行线性组合，然后通过一个sigmoid函数将结果映射到[0,1]区间，来表示属于某一类的概率。在训练阶段，逻辑回归算法会学习确定这些权重和偏置项，以使预测结果最符合真实标签，从而实现分类任务。因此，逻辑回归虽然带有“回归”这个词，但它是一种用于分类的算法。

相关问题

逻辑回归算法是分类模型还是回归模型

逻辑回归算法虽然名字中带有“回归”，但它是一种分类模型。它的主要作用是用于二分类问题，即将样本分为两类，通常是正类和负类。逻辑回归通过学习样本的特征，得到一个线性函数，然后使用一个sigmoid函数将线性函数的输出转换到0到1之间，表示样本属于正类的概率。如果概率大于0.5，则将样本预测为正类，否则预测为负类。因此，逻辑回归算法被广泛应用于二分类问题的预测和分类任务中。

逻辑回归怎么实现多分类?

逻辑回归是一种二分类算法，但是可以通过一些技巧将其扩展到多分类问题。其中一种常见的方法是“一对多”（One-vs-Rest，OvR）方法，也称为“一对其他”（One-vs-All，OvA）方法。具体来说，对于K个类别的问题，我们训练K个二分类器。每个分类器i都将类别i与其他所有类别（K-1个）区分开来。在测试时，我们将所有K个二分类器应用于测试样本，选择分类器输出最高的类别作为最终的分类结果。

以下是一个使用Python中的scikit-learn库实现逻辑回归多分类的例子：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建逻辑回归分类器
clf = LogisticRegression(random_state=0, multi_class='ovr')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果：", y_pred)

# 输出模型得分
print("模型得分：", clf.score(X_test, y_test))