logistic回归模型——方法与应用
logistic回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。它主要用于预测二分类问题，但也可以通过多类logistic回归处理多分类问题。
  方法：
  1. 模型定义：logistic回归模型是一种线性分类模型，它使用一个Logistic函数(也称为sigmoid函数)将线性模型生成的线性组合转换为概率分数。Logistic函数将线性组合映射到0到1之间的值，表示输入属于正面类别的概率。
  2. 模型训练：logistic回归模型的训练目标是到一个权重向量，使得模型能够最大化正面类别的概率。训练算法通常采用最大似然估计方法，通过迭代优化权重向量来最小化负对数似然损失函数。
  3. 预测：给定一个测试样本，logistic回归模型通过计算样本的得分(也称为Logit)，将其映射到0到1之间的概率分数。如果概率分数超过一个预先定义的阈值，则将测试样本分类为正面类别，否则将其分类为负面类别。
  应用：
  1. 二分类问题：logistic回归模型最常用于解决二分类问题，例如垃圾邮件过滤、欺诈检测等。
  2. 多类问题：通过多类logistic回归模型，可以将多个类别映射到0到1之间的概率分数，然后根据概率分数将测试样本分配到不同的类别中。
  3. 特征选择：logistic回归模型可以用于特征选择，通过计算每个特征的卡方得分，选择与类别最相关的特征。
  4. 文本分类：logistic回归模型在文本分类问题中得到广泛应用，例如情感分析、主题分类等。
>正则化逻辑回归模型

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