二分类逻辑回归模型多元回归拟合

二分类逻辑回归模型是一种多元回归模型，它将输入特征和目标变量之间的关系建模为一个 S 形函数。在模型训练过程中，通常使用最大似然估计方法来估计模型的参数，使得模型对观测数据的预测能力最优。

在多元回归模型中，除了目标变量之外，还有多个输入特征变量。对于每个输入特征变量，模型都有一个系数，表示该特征对目标变量的影响程度。在逻辑回归模型中，这些系数经过指数化和归一化后，构成了一个 S 形函数的参数。可以通过模型系数的正负和大小来解释每个特征对模型预测结果的影响程度。

在拟合逻辑回归模型时，通常需要将数据集分成训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的预测能力。可以使用 scikit-learn 库中的 LogisticRegression 类来拟合逻辑回归模型：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 构造训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = ...

# 构造逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = lr.score(X_test, y_test)

其中，X_train 和 y_train 是训练集的输入特征和目标变量，X_test 和 y_test 是测试集的输入特征和目标变量。lr.fit(X_train, y_train) 用于训练模型，lr.score(X_test, y_test) 用于评估模型在测试集上的预测准确率。