逻辑回归模型的评价指标与性能度量

# 引言
## 2. 逻辑回归模型的基本概念

逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。它被广泛用于预测二分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件、客户是否流失等。逻辑回归模型通过将输入特征的线性组合传递给逻辑函数（也称为sigmoid函数），将数据映射到0和1之间的概率值。此外，逻辑回归模型还可以通过调整某个阈值来决定最终的分类结果。

逻辑回归模型的数学表达式如下所示：

$$
y = \frac{1}{1 + e^{-z}}
$$

其中，$y$表示所预测的概率值，$z$表示输入特征的线性组合，$e$为自然数的底数。

逻辑回归模型的训练过程通常使用最大似然估计方法，通过最大化训练数据的似然函数来求解模型的参数。最常用的求解算法是梯度下降法。

逻辑回归模型具有以下特点：

- 可解释性强：逻辑回归模型可以通过参数的正负来判断特征与输出之间的关系，即正相关还是负相关。
- 计算速度快：逻辑回归模型的计算相对简单，适用于处理大规模数据集。
- 可以处理非线性问题：通过引入高阶特征或交叉特征，逻辑回归模型能够处理一定程度上的非线性问题。

## 3. 逻辑回归模型的评价指标

逻辑回归模型是一种用于解决二分类问题的简单且常用的机器学习算法。在使用逻辑回归模型进行分类任务时，我们需要评估模型的性能和准确度。以下是一些常用的逻辑回归模型评价指标。

### 3.1 准确率(Accuracy)
准确率是指分类正确的样本数量占总样本数量的比例。它是最直观的评价指标之一，计算公式如下：

准确率 = 分类正确的样本数量 / 总样本数量

准确率值越高，说明模型的分类效果越好。

### 3.2 精确率(Precision)
精确率是指被模型正确预测为正例的样本数量占所有被模型预测为正例的样本数量的比例。它衡量了模型预测为正例的准确性。计算公式如下：

精确率 = 真阳性(TP) / (真阳性(TP) + 假阳性(FP))

### 3.3 召回率(Recall)
召回率是指被模型正确预测为正