已知数据集，{(x1,y1）（x2,y2）...(xm ,ym)} 其中y∈{0,1}采用 logistic 回归模型进行建模，并对数据进行建模。 1.构建 logistic 回归模型 2.构建误差函数 3.梯度下降算法求解模型参数

1. 构建 logistic 回归模型：
假设数据集中每个样本有n个特征，即x=(x1,x2,...,xn)，则 logistic 回归模型可以表示为：
P(y=1|x) = 1/(1+exp(-θTx))
其中，θ=(θ1,θ2,...,θn)是模型参数，T表示矩阵的转置。

2. 构建误差函数：
对于数据集中的每个样本(xi,yi)，其预测值和真实值之间的误差可以表示为：
error = yi*log(P(y=1|xi)) + (1-yi)*log(1-P(y=1|xi))
则数据集的误差函数可以表示为：
J(θ) = -1/m * [ Σ(yi*log(P(y=1|xi)) + (1-yi)*log(1-P(y=1|xi))) ]

3. 梯度下降算法求解模型参数：
梯度下降算法的目标是最小化误差函数J(θ)，通过不断迭代更新θ的值，使得J(θ)逐渐趋近于最小值。
具体的更新方法为：
θj := θj - α * (∂J(θ)/∂θj)
其中，α为学习率，控制每次迭代更新的步长，∂J(θ)/∂θj为误差函数对θj的偏导数。
对于本题的误差函数J(θ)，求解其对θj的偏导数为：
∂J(θ)/∂θj = 1/m * Σ(P(y=1|xi)-yi) * xj

因此，可以通过以下步骤求解模型参数：
1）随机初始化参数θ；
2）计算误差函数J(θ)的梯度∂J(θ)/∂θj；
3）更新参数θ，θj := θj - α * ∂J(θ)/∂θj；
4）重复步骤2-3，直到误差函数达到收敛。