LogisticRegression算法的理论基础

Logistic Regression（逻辑回归）是一种用于解决二分类问题的机器学习算法。它的理论基础是广义线性模型（GLM），其中假设因变量服从伯努利分布，即只有两种取值（0或1），并且用一个Sigmoid函数（也称为逻辑函数）来建模因变量和自变量之间的关系。Sigmoid函数将自变量的线性组合映射到0到1之间的概率值。因此，Logistic Regression可以用来预测二元分类问题中一个样本属于某一类的概率。它的优点是模型简单，易于解释和实现，且可处理大规模数据集。