python sklearn logistic 模型公式(一)
Python Sklearn Logistic 模型公式
Logistic 回归模型
•Logistic 回归是一种常用的分类算法，在Sklearn库中可以使用LogisticRegression类来构建模型。
•Logistic 回归模型的公式可以表示为:正则化线性模型
[logistic formula](
其中，y表示样本属于正类的概率，z表示线性回归部分。
•在Sklearn库中，LogisticRegression类默认使用L2正则化，公式可以表示为:
[logistic formula with l2 regularization](
其中，z可以表示为:
[linear regression formula](
其中，w表示特征的权重，x表示特征的值。
示例解释
假设我们有一个二分类问题，需要根据学生的学习时间和考试分数来预测其是否通过考试。
我们可以使用Logistic回归模型来解决这个问题。首先，我们需要收集一些带有标签的训练样本数据，包括学习时间和考试分数。
接下来，我们使用Sklearn库中的LogisticRegression类构建模型，并利用训练样本数据进行拟合。
在构建模型时，我们需要设置一些参数，比如正则化系数、迭代次数等。在默认情况下，Sklearn库会使用L2正则化。
在训练完成后，我们可以使用模型对新的样本进行预测。模型会返回一个概率值，表示样本属于正类的概率。
例如，对于一个学习时间为2小时、考试分数为75的学生，模型可能预测他通过考试的概率为。
根据我们设定的阈值，比如，可以将预测值转化为类别标签。在这个例子中，模型会预测该学生通过考试。
总结
Logistic回归模型是一种常用的分类算法，在Sklearn库中提供了LogisticRegression类来构建模型。
模型的公式基于Sigmoid函数，将线性回归的结果映射到[0, 1]的概率空间。
我们可以利用训练样本数据对模型进行拟合，然后使用模型对新的样本进行预测，得到样本属于正类的概率。
根据阈值的设定，我们可以将概率值转化为二分类的标签。

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