Logistic回归是什么

Logistic回归是一种经典的分类算法，常用于二元分类问题。它基于逻辑函数（也称为sigmoid函数）模型，将输入变量和输出变量之间的关系建模为一个S形曲线。与线性回归不同，Logistic回归的输出变量是一个概率值，表示数据点属于某个类别的概率。在训练过程中，模型会根据训练数据调整参数，使得预测结果与实际结果的误差最小化。Logistic回归广泛应用于医学诊断、信用评估、推荐系统等领域。