数学建模逻辑回归算法

逻辑回归算法是一种用于解决监督学习问题的学习算法，主要用于二分类问题中。它通过使用逻辑回归模型对输入的数据进行分类，并对分类结果进行概率估计。逻辑回归的目标是最小化训练数据的标签值与预测值之间的误差。与线性回归不同的是，逻辑回归使用了特殊的函数来将预测值映射到的概率范围内。

逻辑回归使用了sigmoid函数来实现这种映射，该函数将任意实数值映射到的范围内。通过在线性回归模型的基础上使用sigmoid函数，逻辑回归可以得到一个函数，将输入数据映射为“y=1”的概率。这个概率可以理解为事件发生的概率。

逻辑回归的参数计算方法是梯度下降法，与线性回归的最小二乘法不同。梯度下降法是一种优化算法，通过迭代更新参数，使得模型的预测结果与真实标签尽可能接近。

总结来说，逻辑回归是一种用于解决二分类问题的学习算法，通过使用逻辑回归模型和sigmoid函数，对输入数据进行分类并进行概率估计。逻辑回归使用梯度下降法来计算参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [数学建模——Logistic Regression逻辑回归算法（二分类及多分类的Python代码实现）](https://blog.csdn.net/qq_36384657/article/details/107895666)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [数学建模暑期集训11：逻辑回归(Logistic Regression)处理二分类问题](https://blog.csdn.net/qq1198768105/article/details/118946281)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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