《机器学习》之逻辑回归原理及代码 📈💻

发布时间：2025-03-08 03:27:12来源：

导读随着科技的发展，机器学习逐渐成为人工智能领域的核心。今天，我们就来深入探讨一个非常重要的机器学习算法——逻辑回归（Logistic Regres

随着科技的发展，机器学习逐渐成为人工智能领域的核心。今天，我们就来深入探讨一个非常重要的机器学习算法——逻辑回归（Logistic Regression）。虽然名字中有“回归”二字，但它其实是一个分类算法，被广泛应用于各种领域如医学诊断、金融风险评估等。🚀

逻辑回归的基本思想是通过构建一个线性模型，然后使用Sigmoid函数将线性模型的输出映射到0到1之间，这个值可以解释为样本属于某一类的概率。当阈值设置为0.5时，概率大于0.5的样本被认为是正类，反之则为负类。🎯

接下来，我们通过Python语言实现逻辑回归算法。首先导入必要的库，包括numpy和sklearn。接着定义数据集，这里我们可以使用sklearn内置的数据集，比如鸢尾花数据集（Iris dataset）。然后划分训练集和测试集，接下来定义逻辑回归模型并进行训练。最后，利用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型性能。🔍👩‍💻

通过上述步骤，我们可以看到逻辑回归在分类任务中的强大功能。希望这篇简短的介绍能帮助大家更好地理解逻辑回归及其应用。如果你对代码实现感兴趣，不妨动手试试看吧！👨‍💻👩‍💻

机器学习逻辑回归 Python

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